Encoding）进 行转换。此外，针对特定业务场景，进行特征构造与选择。例如， 基于时间序列数据提取趋势特征、周期性特征；基于文本数据提取 词频、TF-IDF 或词嵌入特征。特征选择则通过相关性分析、L1 正 则化或基于模型的特征重要性评估实现，以减少冗余特征，提升模 型训练效率。 在进行数据清洗与预处理时，还需考虑数据的分布一致性，避 免训练集与测试集之间的分布差异对模型泛化能力的影响。为此， o Min-Max 归一化 o Z-score 标准化 5. 类别型数据编码 o 独热编码 o 标签编码 6. 特征工程 o 特征构造：趋势、周期性、词频等 o 特征选择：相关性分析、L1 正则化 7. 数据分布一致性检查 o 分层抽样或交叉验证 8. 高效工具与框架引入 o Spark、Flink 或 Pandas、NumPy 最后，为确保数据清洗与预处理的可追溯性，建立详细的数据 之间，通过逐步减小学习 率，观察模型收敛情况。  批量大小：根据数据规模和硬件资源，设定为 32、64 或 128，过大可能导致内存不足，过小可能影响训练稳定性。  正则化系数：用于控制模型复杂度，常用 L1 或 L2 正则化，系 数通常设置为 0.01 到 0.0001 之间。 在调参过程中，使用验证集对模型进行频繁评估，记录每次调 参后的性能指标，如准确率、召回率、F1 分数等，以便对比分 析。同时，使用早停法（Early

 数据增强：通过对数据进行随机扰动和变换，增加数据的多样 性，提高模型的泛化能力。例如，对交易金额进行随机缩放， 或对日期进行随机偏移。  正则化：引入 L1 和 L2 正则化项，减少模型的复杂度，防止过 拟合。L1 正则化有助于特征选择，而 L2 正则化则能够平滑模 型参数。  模型集成：通过集成多个模型的预测结果，进一步提高模型的 稳定性和准确性。我们采用 Bagging F1 分数，以综合评估模型在各个类别上的表现。 以下是一些关键训练参数的示例： 参数 设置值 批次大小 128 学习率 0.001 训练轮数 100 优化器 Adam 正则化系 数 L1: 0.01, L2: 0.02 通过以上步骤和策略，我们能够确保 Deepseek 大模型在银行 系统中的高效训练和优化，为后续的部署和应用奠定坚实基础。 5.3 模型优化 在 Deepseek

集团的推广机制， 由总部审计中心牵头成立专项工作组，制定分批次推广计划，优先 在年审项目占比超过 60%的重点区域试点，随后 3 个月内完成全国 分支机构部署。推广过程中同步搭建三级支持体系：L1 由 IT 部门 提供系统运维支持，L2 由智能体研发团队负责功能优化，L3 由审 计专家组成业务咨询小组。 ” ” 培训方案采用 双轨制 设计，线上学习平台需在推广前 2 周完 成部署，包含以下核心模块： 构处理长耗时操作（如数据关联分析）。例如： 2. 缓存策略 o 多级缓存： | 缓存层级 | 技术选型 | 命中率目标 | 缓存时长 | |———-|———-|————|———-| | L1 | Guava | 95% | 5 分钟 | | L2 | Redis | 85% | 2 小时 | o 审计规则缓存：将频繁访问的审计准则（如 GAAP/IFRS 规则集）预加载至内存，减少数据库查询延迟。

机制或堆叠（Stacking）等方式。例如，在欺诈检测场景中，集成 多个基于不同特征的模型（如交易频率、金额、地理位置等），能 够提高检测的准确性和稳定性。 此外，正则化技术是防止过拟合的重要手段。通过在损失函数 中加入 L1 或 L2 正则化项，可以有效约束模型的复杂度，使其在训 练过程中避免过度拟合。同时，Dropout 技术在神经网络的训练过 程中随机丢弃部分神经元，能够模拟多个子网络的效果，进一步提 升模型

率以找到最佳点。过大会导致发散，过小则会收敛过慢。  批量大小：影响模型的训练稳定性和收敛速度，较大的批量大 小能提升计算效率，但可能导致模型泛化能力下降。  正则化参数：用于防止模型过拟合，常见形式有 L1 和 L2 正则 化。适当的正则化参数能够提升模型在未见数据上的表现。  网络结构参数：如层数、每层单元数等，需根据具体任务的复 杂性进行调整。 为了更有效地进行超参数调优，建议引入交叉验证技术。交叉

15%，测试集占 10%-15%。划分时需要保证各类别的样本在训练 集、验证集和测试集中分布均匀。对于时间序列数据，需要按时间 顺序划分，以避免数据泄露。 为了防止过拟合，可以采用正则化技术，如 L1、L2 正则化， 或者在训练过程中使用早停法。此外，训练数据的标准化和归一化 也是必要的步骤，以确保不同特征值的尺度一致，从而提高模型的 训练效果。 最后，为了提高训练效率，可以使用分布式数据处理技术，将