嵌入正在变得更加注重上下文和效率，同时扩展到处理多种类型的数据。早期的嵌入技术，如 Word2Vec 或 GloVe，将单词表示为固定向量，将每个单词视为具有单一含义，而不管上下文如何。现代方法，如基于 Transformer 的模型（如 BERT 或 RoBERTa），生成动态嵌入，这些嵌入会根据周围的文本进行调整。例如，“river bank”和“bank account”中的“bank”一词现在获得了不同的向量表示，从而提高了情感分析或实体识别等任务的性能。这种向上下文嵌入的转变已成为 NLP 管道中的标准，使模型能够更好地捕捉语言中的细微差别。
对效率和可扩展性的日益关注正在塑造嵌入的训练和部署方式。像 GPT-3 或 T5 这样的大型语言模型 (LLM) 可以生成高质量的嵌入，但需要大量的计算资源。为了解决这个问题，诸如知识蒸馏（例如，DistilBERT）或量化等技术可以减小模型大小，同时保持准确性。像 Hugging Face 的 Transformers 和 Sentence-Transformers 这样的框架简化了对预训练嵌入的访问，允许开发人员将它们集成到应用程序中，而无需从头开始训练。例如，构建推荐系统的开发人员可以使用 Sentence-Transformers 为用户查询和项目生成嵌入，然后有效地计算相似度得分，即使在有限的硬件上也是如此。这些进步平衡了性能与延迟和成本等实际限制。
嵌入也在不断发展，以处理多模态数据，将文本、图像、音频等组合到统一的向量空间中。像 OpenAI 的 CLIP 或 Google 的 ALIGN 这样的模型通过在配对数据集上进行训练来学习文本和图像的联合表示，从而实现跨模态任务，例如使用文本查询搜索图像。例如，CLIP 嵌入允许开发人员构建一个系统，用户可以在其中输入“山上的日落”并检索相关照片，而无需手动标记。这种趋势扩展到其他领域，例如语音助手中的音频-文本对齐。虽然多模态嵌入引入了诸如对齐异构数据之类的挑战，但它们为需要混合数据类型的应用程序（从内容审核到增强现实）开辟了新的可能性。