前言
本文将从 Embedding 的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，详细介绍Embedding（嵌入）。
1、Embedding的本质
"Embedding" 在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自然语言处理的上下文中，我们更倾向于将其理解为一种 “向量化” 或 “向量表示” 的技术，这有助于更准确地描述其在这些领域中的应用和作用。
（1）机器学习中的Embedding
- 原理：将离散数据映射为连续变量，捕捉潜在关系。
- 方法：使用神经网络中的Embedding层，训练得到数据的向量表示。
- 作用：提升模型性能，增强泛化能力，降低计算成本。
Embedding Model
在机器学习中，Embedding 主要是指将离散的高维数据（如文字、图片、音频）映射到低纬度的连续向量空间。这个过程会生成由实数构成的向量，用于捕捉原始数据的潜在搞关系和结构。
（2）NLP中的Embedding
- 原理：将文本转换为连续向量，基于分布式假设捕捉语义信息。
- 方法：采用词嵌入技术（如Word2Vec）或复杂模型（如BERT）学习文本表示。
- 作用：解决词汇鸿沟，支持复杂NLP任务，提供文本的语义理解。
Word2Vec
在NLP中，Embedding技术（如Word2Vec）将单词或短语映射为向量，使得语义上相似的单词在向量空间中位置相近。这种Embedding对于自然语言处理任务（如文本分类、情感分析、机器翻译）至关重要。
2、Embedding的原理
Embedding向量不仅仅是对物体进行简单编号或标识，而是通过特征抽象和编码，在尽量保持物体间相似性的前提下，将物体映射到一个高维特征空间中。Embedding向量能够捕捉到物体之间的相似性和关系，在映射到高维特征空间后，相似的物体在空间中会聚集在一起，而不同的物体会被分隔开。
（1）Image Embedding（图像嵌入）
- 定义与目的：图像嵌入是将图像转换为低维向量，以简化处理并保留关键信息供机器学习使用。
- 方法与技术：利用深度学习模型（如CNN）抽取图像特征，通过降维技术映射到低维空间，训练优化嵌入向量。
- 应用与优势：图像嵌入广泛应用于图像分类、检索等任务，提升模型性能，降低计算需求，增强泛化能力。
图像嵌入
图像嵌入是利用深度学习将图像数据转化为低维向量的技术，广泛应用于图像处理任务中，有效提升了模型的性能和效率。
（2）Word Embedding（词嵌入）
- 定义与目的：词嵌入是将单词映射为数值向量，以捕捉单词间的语义和句法关系，为自然语言处理任务提供有效的特征表示。
- 方法与技术：词嵌入通过预测单词上下文（如Word2Vec）或全局词频统计（如GloVe）来学习，也可使用深度神经网络捕捉更复杂的语言特征。
- 应用与优势：词嵌入广泛应用于文本分类、机器翻译等自然语言处理任务，有效提升模型性能，因其能捕捉语义信息和缓解词汇鸿沟问题。
词嵌入
词嵌入是一种将单词转换为数值向量的技术，通过捕捉单词间的语义和句法关系，为自然语言处理任务提供有效特征表示，广泛应用于文本分类、机器翻译等领域，有效提升了模型的性能。
3、Embedding的应用
（1）Embedding + 推荐系统
Embedding技术为推荐系统提供了有效的用户和物品向量表示，通过捕捉潜在关系提升推荐准确性，同时具备良好的扩展性，是推荐系统的关键组成部分。
推荐系统
Embedding 在推荐系统中的作用：
提供连续的低维向量表示，捕捉用户和物品间的潜在关系，增强推荐准确性。
Embedding 在推荐系统中的方法：
利用矩阵分解或深度学习模型生成用户和物品的Embedding向量，用于计算相似度和生成推荐。
Embedding 在推荐系统中的优势：
提高推荐准确性，具备良好的扩展性和灵活性，适应大规模数据集和新增用户物品。
（2）Embedding + 大模型
Embedding在大模型中发挥着突破输入限制、保持上下文连贯性、提高效率和准确性等重要作用。
- 突破输入限制：Embedding通过将长文本编码为紧凑的高维向量，使大模型能够处理超出其原始输入限制的文本。
- 保持上下文连贯性：Embedding在编码过程中保留文本的上下文信息，确保大模型在处理分割后的文本时仍能生成连贯的输出。
- 提高效率和准确性：预训练的Embedding加速模型训练，提升各自自然语言处理任务的准确性，实现跨任务知识迁移。
- 应用案例：Embedding解决大模型处理长文本时的输入和连贯性问题，通过向量检索和提示工程优化回答质量。
参考：架构师带你玩转AI
