大模型干货|Embedding模型是如何训练的？
大模型干货|Embedding模型是如何训练的？
Embedding模型能够从高维稀疏的数据中提取出低维密集的向量表示，从而捕捉输入数据之间的深层次语义关系。那么你是否好奇Embedding模型是怎么得到的呢？最近我花了点时间总结了下它的训练过程，通常涉及如下几个关键步骤：
初始化嵌入空间
在训练开始之前，为每个符号（如单词、图像特征等）随机初始化一个初始嵌入向量，这些向量通常具有固定长度，并用于表示输入数据的特征。
数据准备
将原始数据转换为嵌入向量表示。在自然语言处理中，可以使用预训练的词向量（如Word2Vec或GloVe）来初始化嵌入层，或者通过神经网络从头生成嵌入向量。
模型训练
然后在监督学习中，使用标签数据进行训练。例如，在文本分类任务中，将标签作为监督信号，通过神经网络模型进行训练，生成词向量。在无监督学习中，可以使用无标签数据进行训练。例如，Word2Vec通过连续词袋模型（CBOW）或跳跃模型（Skip-gram）来学习词向量，捕捉词语之间的语义关系。
在训练过程中，通常会使用优化算法（如随机梯度下降法或Adam优化器）来调整嵌入向量，以最小化损失函数。这其中的损失函数通常用于衡量嵌入向量在任务中的表现，如分类、回归或聚类等。
模型微调和优化
对于一些复杂的任务，如推荐系统或图像识别，可以先使用预训练的嵌入层作为基础，然后根据具体任务进行微调。例如，在推荐系统中，可以结合用户和物品的稀疏特征进行嵌入层的初始化，再与其他特征一起输入神经网络进行训练。
在一些高级应用中，可以通过对比学习（Contrastive Learning）等方法进一步优化嵌入模型。这种方法通过计算正样本和负样本之间的距离差异来提升嵌入向量的区分能力。
评估与应用
训练完成后，可以通过测试集评估模型性能，并将嵌入向量应用于实际任务中，如分类、聚类、推荐以及RAG系统等场景。
课代表小结：
Embedding模型的训练过程涉及从初始化嵌入向量到通过各种算法优化这些向量，从而提高模型在特定任务中的表现。对于通用领域和专业领域的各种不同数据样本集，一般需要不同的训练策略和优化方法，才能让训练出来的Embedding模型更加优秀。
最后，把主流的一些中文Embedding模型推荐给大家，供您进一步了解和学习：
- iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-large
- iic/nlp_corom_sentence-embedding_chinese-base
- iic/gte_Qwen2-7B-instruct
- BAAI/bge-m3
- maidalun/bce-embedding-base_v1