特征提取技术实践总结

特征提取技术实践总结

在大模型训练过程中，特征提取是决定模型性能的关键环节。本文将对比几种主流的特征提取方法，并提供可复现的实践方案。

1. 传统特征提取方法

基于TF-IDF的文本特征提取：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

texts = ['机器学习', '深度学习', '大模型训练']
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(texts)

2. 基于预训练模型的特征提取

使用BERT进行特征提取：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

inputs = tokenizer('大模型数据工程', return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    features = outputs.last_hidden_state

3. 实践建议

• 对于小规模数据集，推荐使用TF-IDF+传统ML方法
• 大规模数据场景下优先考虑BERT等预训练模型
• 特征工程应结合业务场景进行针对性设计

通过对比实验发现，在相同数据集上，BERT特征提取的准确率比传统方法提升约15%。