大模型训练中特征工程的关键技术要点分析

在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将从数据预处理、特征构造和特征选择三个维度，梳理大模型训练中的核心特征工程技术。

1. 数据预处理与清洗 首先需要对原始数据进行清洗，去除噪声和异常值。以文本数据为例，可以使用如下Python代码进行基础清洗：

import pandas as pd
import re

def clean_text(text):
    # 去除特殊字符和多余空格
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

df['cleaned_text'] = df['raw_text'].apply(clean_text)

2. 特征构造技巧 针对大模型，特征构造尤为重要。对于文本数据，可以采用TF-IDF、词向量或预训练模型嵌入等方式提取特征：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, ngram_range=(1,2))
X_tfidf = vectorizer.fit_transform(df['cleaned_text'])

3. 特征选择策略 为避免维度灾难，需进行特征选择。可采用卡方检验、互信息等方法筛选重要特征：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=1000)
X_selected = selector.fit_transform(X_tfidf, y)

通过以上步骤，可以构建高质量的特征集，为大模型训练奠定坚实基础。