大模型特征工程实战经验

在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文分享几个实用的特征工程技巧和可复现的方法。

文本特征预处理

首先需要对原始文本进行清洗：

import re
import string

def clean_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

数值特征标准化

对于数值型特征，建议使用Z-score标准化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

scaler = StandardScaler()
# 假设features是numpy数组
normalized_features = scaler.fit_transform(features)

特征选择与降维

使用方差阈值筛选低方差特征：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)
selected_features = selector.fit_transform(features)

实战建议

1. 建立标准化的数据处理管道
2. 保留特征重要性分析记录
3. 定期更新特征工程策略

这些方法已在多个大模型项目中验证有效，建议根据具体数据特点调整参数。