不懂就问AI：AI大模型embeding是什么

背景和问题

osc推文看到一部分内容，关于AI的，虽然作者早期也做过AI的一部分工作，就是简单的训练和预测，也是用的GAN等类似的生成对抗网络，但是毕竟好多年没有用了，而且现在是大语言模型相关的概念还是没怎么了解过，这不OSC，也就是开源中国提到的这个图，里面有个embeddings引发了我的思考，借本文也分享一下这个概念。

解答

在人工智能领域，特别是在处理自然语言处理（NLP）和机器学习任务时，“embedding”一词通常指的是将高维的离散数据（如单词、句子或图像）转换成低维的连续向量表示的过程。这种转换使得机器能够更好地理解和处理这些数据，因为连续的向量空间可以进行数学运算，如加法和乘法，这有助于捕捉数据之间的复杂关系。

以下是一些关于embedding的关键点：

词嵌入（Word Embedding）：这是最常见的embedding形式，它将词汇映射到向量空间，使得语义上相似的词在向量空间中彼此接近。

句子嵌入（Sentence Embedding）：将整个句子或短语转换成单一的向量，以捕捉句子的整体含义。

文档嵌入（Document Embedding）：类似于句子嵌入，但用于更长的文本，如文章或文档。

图像嵌入（Image Embedding）：在计算机视觉中，将图像转换成向量形式，以便进行图像识别和分类。

上下文嵌入（Contextual Embedding）：某些模型，如Transformer和BERT，生成的嵌入不仅考虑单个词的含义，还考虑它在句子中的上下文。

预训练嵌入（Pre-trained Embedding）：使用大量数据预训练得到的嵌入，可以在特定任务上进行微调，提高模型性能。

定制嵌入（Custom Embedding）：针对特定任务或数据集定制的嵌入，可能需要从头开始训练或根据预训练嵌入进行调整。

嵌入空间（Embedding Space）：嵌入向量所在的多维空间，不同的数据点在这个空间中以向量形式表示。

嵌入维度（Embedding Dimension）：嵌入向量的维数，决定了模型可以捕捉的数据复杂性。

嵌入威廉希尔官方网站 （Embedding Techniques）：生成嵌入的方法，包括Word2Vec、GloVe、BERT等。

在AI大模型中，embedding是模型理解和处理数据的基础，它们使得模型能够执行各种复杂的任务，如语言翻译、情感分析、图像识别等。

小结

经过查询，我大概理解了一些内容，也就是类似与编解码，只不过是维度级别的编解码。以前用做数字识别的例子里面有个one-hot编码，也大概这个含义吧。不过瘾，画个图。

这里其实不是百分百这样的。很多时候embeddings，其实是嵌入的意思，很多时候是维度升高的。

我斗胆说一个想法，编码是训练的的基础，编码其实是数据预处理的一种手段。欢迎思想碰撞。