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注目のモデルを見つける 我们基于 **Qwen2.5-Instruct 系列** 与 **DeepSeek-R1 系列** 模型，结合自建安全任务集与安全知识库， 在 **8台A100 GPU** 集群上持续训练一周以上，完成大规模预训练 + 指令微调 + 强化学习， 显著提升模型在安全场景中的**理解、推理与响应能力**。 我们已构建了一个超大规模、结构完备的网络安全语料库，总量超过 **5TB**、共计 **106,721 个原始文件**，其中超过 **40% 内容为人工精选与结构化处理**。私有数据部分系统整合了具备 **70+ 字段 / 14 类结构标签体系** 的安全数据资源，经过统一清洗、语义标注与重构，构建出 **数百亿 Tokens 级**的高质量语料，为大模型深度推理能力提供坚实支撑。 为全面评估 SecGPT 的安全实战能力，我们构建了一套覆盖**安全证书问答、安全通识、编程能力、知识理解与推理能力**的综合评估体系，主要采用以下标准化数据集：CISSP、CS-EVAL、CEVAL、GSM8K、BBH。
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