大模型微调中的特征工程实践

在大模型微调过程中，特征工程虽然不像传统机器学习那样显性化，但其影响同样深远。本文将分享在实际项目中如何通过合理的特征处理提升微调效果。

特征预处理的关键点

1. 文本清洗与标准化

import re
import string

def preprocess_text(text):
    # 转小写
    text = text.lower()
    # 移除标点符号
    text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
    # 移除多余空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

2. 特殊token处理 对于大模型而言，需要特别注意特殊符号和编码问题。使用tokenizer的special tokens功能进行统一处理。

3. 长度标准化 通过设置最大序列长度避免过长输入影响训练效率：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
max_length = 512
# 编码时截断或填充
encoded = tokenizer(text, max_length=max_length, padding='max_length', truncation=True)

实践建议

• 建立统一的特征处理pipeline，确保训练和推理一致性
• 对于多语言数据，考虑使用多语言tokenizer
• 记录所有预处理步骤，便于模型复现和版本管理

这些实践在多个实际项目中验证有效，值得在微调流程中优先考虑。