在AI模型中敌蚜，embedding（嵌入）是一種將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間的技術(shù)灵再，目的是將離散的边翁、稀疏的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的、密集的向量表示橄妆，使得這些數(shù)據(jù)可以被機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型更好地處理和理解衙伶。Embedding通常用于表示文本、圖像害碾、圖形節(jié)點(diǎn)等領(lǐng)域中的元素矢劲。
Embedding的概念與目的
Embedding本質(zhì)上是一種將復(fù)雜的對(duì)象（如單詞、短語(yǔ)慌随、用戶芬沉、商品等）用一個(gè)實(shí)數(shù)向量來(lái)表示的方式躺同，向量中的每個(gè)維度對(duì)應(yīng)于該對(duì)象的某種潛在特征。這個(gè)表示可以捕捉對(duì)象之間的相似性或相關(guān)性丸逸。其目的是：
- 降維：將高維的離散數(shù)據(jù)降到一個(gè)低維的連續(xù)空間蹋艺。
- 結(jié)構(gòu)化信息表示：通過(guò)學(xué)習(xí)，embedding可以讓相似的對(duì)象在向量空間中靠得更近黄刚。
- 提高計(jì)算效率：低維連續(xù)向量表示有助于提升模型的計(jì)算效率和處理速度捎谨，尤其是深度學(xué)習(xí)模型。
常見的Embedding類型
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詞向量（Word Embedding）
- 詞向量是文本領(lǐng)域中最常見的embedding類型憔维。它將文本中的單詞（或短語(yǔ)）轉(zhuǎn)換為低維的稠密向量涛救，捕捉單詞的語(yǔ)義和上下文信息。
- 常見的詞向量方法包括：
- Word2Vec：通過(guò)上下文預(yù)測(cè)生成詞向量埋同。
- GloVe：通過(guò)統(tǒng)計(jì)共現(xiàn)矩陣生成詞向量州叠。
- FastText：考慮字符級(jí)別信息以生成詞向量棵红。
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圖嵌入（Graph Embedding）
- 在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中凶赁，embedding用于將圖的節(jié)點(diǎn)、邊或子圖映射為向量表示逆甜。它捕捉圖中節(jié)點(diǎn)的局部和全局結(jié)構(gòu)信息虱肄。
- DeepWalk、node2vec等方法是用于圖嵌入的常用方法交煞。
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用戶和商品的Embedding
- 在推薦系統(tǒng)中咏窿，用戶和商品也可以通過(guò)embedding表示。用戶和商品的歷史交互信息可以通過(guò)嵌入向量來(lái)捕捉素征，以便更好地進(jìn)行推薦集嵌。
- 矩陣分解和神經(jīng)協(xié)同過(guò)濾（Neural Collaborative Filtering）方法常用于生成用戶和商品的embedding。
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句子或文檔嵌入（Sentence/Document Embedding）
- 與單詞嵌入類似御毅，句子或文檔嵌入旨在將整個(gè)句子或文檔轉(zhuǎn)化為一個(gè)向量根欧，以表示其語(yǔ)義。
- BERT端蛆、GPT等基于Transformer的模型常用于生成句子和文檔級(jí)別的嵌入凤粗。
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圖像嵌入（Image Embedding）
- 圖像嵌入用于將圖像表示為一個(gè)低維向量，通常通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）生成圖像特征今豆，再經(jīng)過(guò)全連接層生成嵌入向量嫌拣。用于圖像分類、檢索等任務(wù)呆躲。
如何生成Embedding异逐？
Embedding通常通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型中的一個(gè)嵌入層（embedding layer）來(lái)生成。這個(gè)嵌入層會(huì)學(xué)習(xí)每個(gè)對(duì)象的向量表示插掂，并通過(guò)訓(xùn)練來(lái)調(diào)整這些向量的值灰瞻，使得表示能夠有效捕捉對(duì)象之間的關(guān)系。
舉例說(shuō)明：
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文本中的詞嵌入：
例如在句子中，“貓”和“狗”在語(yǔ)義上是相似的箩祥，嵌入模型會(huì)學(xué)習(xí)到它們的向量在低維空間中的距離較近院崇。如下所示："貓" -> [0.21, -0.15, 0.57, ...] "狗" -> [0.22, -0.14, 0.55, ...]在這個(gè)向量空間中，"貓"和"狗"的表示非常接近袍祖，表明它們的語(yǔ)義關(guān)系相似底瓣。
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推薦系統(tǒng)中的用戶和商品嵌入：
通過(guò)用戶購(gòu)買歷史，可以為用戶和商品分別生成embedding蕉陋，類似于：用戶A -> [0.12, 0.24, -0.33, ...] 商品1 -> [0.15, 0.20, -0.35, ...]用戶A的嵌入向量與商品1的嵌入向量越接近捐凭，模型就會(huì)認(rèn)為用戶A更可能對(duì)商品1感興趣，從而進(jìn)行推薦凳鬓。
總結(jié)
Embedding是生成式AI和深度學(xué)習(xí)模型中廣泛使用的技術(shù)茁肠，通過(guò)將高維、離散的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維缩举、稠密的向量表示垦梆，embedding能夠有效捕捉數(shù)據(jù)間的關(guān)系和相似性，提升模型的表達(dá)能力和計(jì)算效率仅孩。
