大模型里面常说的Embedding（嵌入）是什么

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作者:

@小白创作中心

大模型里面常说的Embedding（嵌入）是什么

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/qq_45066628/article/details/146307781

在人工智能和机器学习领域，Embedding（嵌入）技术是将高维、离散、非结构化的数据转换为低维、连续、稠密的向量表示的关键方法。这种转换不仅提高了数据处理效率，还能够捕捉数据之间的潜在关系，如语义相似性。本文将从多个维度深入解析Embedding技术，包括其基本概念、技术原理、应用场景以及常见模型的选型建议。

什么是Embedding

Embedding（嵌入）是机器学习和自然语言处理（NLP）中的一种关键技术，其核心思想是将高维、离散、非结构化的数据（如文字、图像、用户行为等）转换为低维、连续、稠密的向量表示。这些向量不仅能被计算机高效处理，还能捕捉数据之间的潜在关系（如语义、相似性等）。例如：

文字：单词“猫” → 向量 [0.3, -0.8, 1.2, …, 0.5]
图像：一张猫的图片 → 向量 [0.7, 0.1, -0.3, …, 0.9]
用户行为：用户点击商品A → 向量 [0.4, -0.2, 0.6, …, 0.1]

Embedding Projector

为什么需要Embedding？

解决高维稀疏问题

例如，用传统One-hot编码表示一个包含10万单词的词典，每个单词会变成一个10万维的向量，其中仅有一个位置是1，其余全为0。这种稀疏表示效率低下，且无法表达单词之间的关系（如“猫”和“狗”都是动物，但它们的One-hot向量正交，相似度为0）。

Embedding通过降维（如压缩为300维）解决了这一问题，同时保留了关键信息。

捕捉语义和关联性

Embedding的向量空间中，语义或功能相似的对象（如“猫”和“狗”）距离较近，而差异大的对象（如“猫”和“汽车”）距离较远。这种特性使模型能更好地理解数据。
语义相似性：
词向量：向量(“国王”) - 向量(“男”) + 向量(“女”) ≈ 向量(“女王”)
句子向量：相似度(向量(“今天天气好”), 向量(“阳光明媚”)) 接近1。
视觉关联：猫和狗的图片向量距离较近，而猫和汽车的向量距离较远。

实现跨领域知识迁移

预训练Embedding：在大规模数据上训练的通用Embedding（如BERT、GPT）可迁移到不同任务，减少数据标注成本。
跨领域对齐：将不同领域的数据映射到同一向量空间，实现知识融合。
例如：将用户购物行为（电商）和观看历史（视频平台）的Embedding结合，实现跨平台推荐。

解决非结构化数据处理难题

非结构化数据（如文本、图像、音频）难以直接被算法处理，Embedding将其转化为结构化向量，使模型能够“理解”数据。
文本：单词、句子、文档 → 向量。
图像：图片 → 向量（通过CNN提取特征）。
行为数据：用户点击序列 → 向量（如RNN、Transformer编码）。

支撑复杂模型的底层架构

几乎所有深度学习模型都依赖Embedding作为输入层：

NLP模型：BERT、Transformer的输入是词/子词Embedding。
推荐模型：DeepFM、YouTube推荐算法将用户和商品ID映射为Embedding。
图神经网络：节点Embedding（如Node2Vec）用于社交网络分析。

Embedding的技术原理

如何生成Embedding？

Embedding的生成依赖于机器学习模型，其核心思想是让模型在任务中自动学习数据的内在规律。常见的生成方式包括：

方法	原理	典型案例
无监督学习	利用数据自身的结构（如上下文、共现关系）生成向量。	Word2Vec、GloVe、Node2Vec
监督学习	通过标签任务（如分类、预测）间接学习向量。	BERT、图像分类模型
预训练+微调	在大规模数据上预训练通用Embedding，再针对特定任务微调。	GPT-3、CLIP（图文跨模态）

经典模型解析

Word2Vec：通过“上下文预测中心词”（CBOW）或“中心词预测上下文”（Skip-Gram）学习词向量。
示例：模型发现“猫”和“狗”常出现在相似上下文中，因此它们的向量距离相近。
BERT：基于Transformer的双向编码器，通过掩码语言模型（MLM）和句子预测任务生成上下文相关的动态Embedding。
优势：同一词在不同语境中有不同向量（如“苹果”在“吃苹果”和“苹果手机”中含义不同）。
CNN图像嵌入：卷积神经网络通过逐层提取边缘、纹理、物体部件等特征，最终生成图像的紧凑表示。
词嵌入（Word Embedding）
输入：单词“apple” →输出：[0.25, -0.1, 0.7, …, 0.4]（300维向量）。
语义相似性：cosine_similarity(向量(“猫”), 向量(“狗”)) 接近1，而cosine_similarity(向量(“猫”), 向量(“电脑”)) 接近0。