在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。数据标准化作为特征工程的核心步骤，直接影响模型收敛速度和预测精度。
标准化的重要性
标准化能够消除特征间的量纲差异，使模型更稳定地学习特征权重。对于大模型而言，未经标准化的数据可能导致梯度消失或爆炸，影响训练效果。
常见标准化方法
1. Z-score标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaler = StandardScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
print(normalized_data)
2. Min-Max缩放
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
minmax_scaler = MinMaxScaler()
minmax_data = minmax_scaler.fit_transform(data)
3. Robust标准化
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
robust_scaler = RobustScaler()
robust_data = robust_scaler.fit_transform(data)
实战建议
- 选择合适的标准化方法：对于存在异常值的数据，推荐使用RobustScaler；正常数据可选用StandardScaler
- 训练集验证：先用训练集拟合标准化器，再应用到测试集
- 保存标准化参数：将scaler.fit()后的参数保存，用于生产环境推理
在大模型训练中，标准化应作为预处理流水线的一部分，在数据加载阶段统一处理，确保训练和推理的一致性。
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