直接回答 嵌入在其当前形式可能会过时，但它们不太可能完全消失。相反，它们可能会进化或被更高效或更具上下文感知能力的替代方案所取代。嵌入是数据的数字表示（例如文本、图像或用户行为），用于捕获关系和模式。虽然它们一直是机器学习的基础，但它们的局限性——例如静态表示、可扩展性问题或缺乏可解释性——可能会推动创新以寻找新方法。例如，如果出现一种直接建模关系而不依赖密集向量的技术，嵌入可能会失去其主导地位。
局限性和演进压力 当前的嵌入存在已知的限制。静态词嵌入（例如 Word2Vec）在处理多义性时会遇到困难——像“bank”（金融与河流）这样的词只有一个向量，忽略了上下文。上下文嵌入（例如 BERT）通过生成动态表示改进了这一点，但引入了计算成本。随着模型变得越来越大，存储和处理高维嵌入变得不切实际。例如，与轻量级替代方案相比，使用传统嵌入训练一个万亿参数模型可能效率低下。此外，嵌入通常需要针对特定任务进行微调，这可能非常耗时。如果新方法解决了这些问题——例如，通过实现无需预计算向量的即时上下文建模——我们所知的嵌入可能会逐渐消失。
潜在的替代方案和混合方法 过时的一种途径是被完全绕过嵌入的架构所取代。例如，像 RETRO 这样的检索增强模型或将神经网络与符号推理相结合的混合系统可能会减少对密集向量空间的依赖。稀疏表示（例如，使用注意力机制来关注相关数据子集）也可能在可解释性或效率至关重要的场景中取代嵌入。或者，嵌入可能会演变成更模块化的组件。例如，动态调整其维度或集成元数据（如时间戳或用户 ID）的特定任务嵌入可能仍然相关。开发人员应关注基于图的机器学习等领域的趋势，在这些领域，节点表示已经通过直接合并关系数据而不同于传统的嵌入。
结论 虽然嵌入今天仍然至关重要，但它们的作用将取决于它们如何很好地适应新兴的挑战。过时并不意味着无用——像 TF-IDF 这样的旧技术仍然存在于小众角色中。但是，开发人员应该期待转向优先考虑效率、上下文感知或混合方法的方法。保持适应性、尝试新框架（例如用于高效线性代数的 JAX）以及了解基于嵌入的系统的权衡将是驾驭这种演变的关键。