模型微调过程中的特征工程实践

模型微调过程中的特征工程实践

在大模型微调过程中，特征工程是决定微调效果的关键环节。本文将分享在实际项目中总结的特征工程最佳实践。

特征预处理流程

首先需要对原始数据进行清洗和标准化处理：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 数据清洗
df = pd.read_csv('dataset.csv')
df = df.dropna()  # 去除空值

df['text'] = df['text'].str.strip()  # 去除首尾空格

文本特征提取

对于文本数据，我们采用以下策略：

from transformers import AutoTokenizer

# 使用预训练模型的tokenizer
model_name = 'bert-base-chinese'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

def preprocess_text(text):
    return tokenizer(
        text,
        truncation=True,
        padding='max_length',
        max_length=512,
        return_tensors='pt'
    )

特征工程工具类

class FeatureEngineer:
    def __init__(self):
        self.scaler = StandardScaler()
        
    def fit_transform(self, features):
        # 标准化数值特征
        return self.scaler.fit_transform(features)
        
    def transform(self, features):
        return self.scaler.transform(features)

实际应用建议

1. 数据验证：每次微调前都要进行数据质量检查
2. 特征选择：避免冗余特征，提高训练效率
3. 版本控制：记录特征工程的每一步变更

这些实践已在多个生产环境验证，显著提升了微调效果。