背景和問(wèn)題

osc推文看到一部分內(nèi)容，關(guān)于AI的，雖然作者早期也做過(guò)AI的一部分工作，就是簡(jiǎn)單的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，也是用的GAN等類(lèi)似的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，但是畢竟好多年沒(méi)有用了，而且現(xiàn)在是大語(yǔ)言模型相關(guān)的概念還是沒(méi)怎么了解過(guò)，這不OSC，也就是開(kāi)源中國(guó)提到的這個(gè)圖，里面有個(gè)embeddings引發(fā)了我的思考，借本文也分享一下這個(gè)概念。

解答

在人工智能領(lǐng)域，特別是在處理自然語(yǔ)言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，“embedding”一詞通常指的是將高維的離散數(shù)據(jù)（如單詞、句子或圖像）轉(zhuǎn)換成低維的連續(xù)向量表示的過(guò)程。這種轉(zhuǎn)換使得機(jī)器能夠更好地理解和處理這些數(shù)據(jù)，因?yàn)檫B續(xù)的向量空間可以進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算，如加法和乘法，這有助于捕捉數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系。

以下是一些關(guān)于embedding的關(guān)鍵點(diǎn)：

詞嵌入（Word Embedding）：這是最常見(jiàn)的embedding形式，它將詞匯映射到向量空間，使得語(yǔ)義上相似的詞在向量空間中彼此接近。

句子嵌入（Sentence Embedding）：將整個(gè)句子或短語(yǔ)轉(zhuǎn)換成單一的向量，以捕捉句子的整體含義。

文檔嵌入（Document Embedding）：類(lèi)似于句子嵌入，但用于更長(zhǎng)的文本，如文章或文檔。

圖像嵌入（Image Embedding）：在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，將圖像轉(zhuǎn)換成向量形式，以便進(jìn)行圖像識(shí)別和分類(lèi)。

上下文嵌入（Contextual Embedding）：某些模型，如Transformer和BERT，生成的嵌入不僅考慮單個(gè)詞的含義，還考慮它在句子中的上下文。

預(yù)訓(xùn)練嵌入（Pre-trained Embedding）：使用大量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練得到的嵌入，可以在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，提高模型性能。

定制嵌入（Custom Embedding）：針對(duì)特定任務(wù)或數(shù)據(jù)集定制的嵌入，可能需要從頭開(kāi)始訓(xùn)練或根據(jù)預(yù)訓(xùn)練嵌入進(jìn)行調(diào)整。

嵌入空間（Embedding Space）：嵌入向量所在的多維空間，不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)在這個(gè)空間中以向量形式表示。

嵌入維度（Embedding Dimension）：嵌入向量的維數(shù)，決定了模型可以捕捉的數(shù)據(jù)復(fù)雜性。

嵌入技術(shù)（Embedding Techniques）：生成嵌入的方法，包括Word2Vec、GloVe、BERT等。

在AI大模型中，embedding是模型理解和處理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，它們使得模型能夠執(zhí)行各種復(fù)雜的任務(wù)，如語(yǔ)言翻譯、情感分析、圖像識(shí)別等。

小結(jié)

經(jīng)過(guò)查詢，我大概理解了一些內(nèi)容，也就是類(lèi)似與編解碼，只不過(guò)是維度級(jí)別的編解碼。以前用做數(shù)字識(shí)別的例子里面有個(gè)one-hot編碼，也大概這個(gè)含義吧。不過(guò)癮，畫(huà)個(gè)圖。

這里其實(shí)不是百分百這樣的。很多時(shí)候embeddings，其實(shí)是嵌入的意思，很多時(shí)候是維度升高的。

我斗膽說(shuō)一個(gè)想法，編碼是訓(xùn)練的的基礎(chǔ)，編碼其實(shí)是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一種手段。歡迎思想碰撞。