嵌入（用于机器学习的数据的数值表示）随着 AI 模型和技术的改进而显着进步。 最初，嵌入是静态向量，由 Word2Vec 或 GloVe 等模型生成，这些模型根据单词在训练数据中的上下文将单词映射到固定的数值。 这些早期方法缺乏细微差别，将每个单词视为只有一个含义，而不管上下文如何。 如今，由于基于 Transformer 的架构（如 BERT 和 GPT-3），嵌入变得越来越动态和上下文感知。 这些模型生成的嵌入会适应周围的文本，从而更好地处理多义性（具有多种含义的词）和复杂的语言结构。 例如，“river bank”中的“bank”与“bank account”中的“bank”现在会根据上下文获得不同的向量表示。
演变的三个关键领域是大小、多模态和效率。 首先，嵌入变得越来越大，以捕获更丰富的信息。 像 GPT-4 这样的模型使用高维向量（例如，12288 维）来表示复杂的关系。 其次，嵌入现在跨越多种数据类型。 像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的框架将文本和图像映射到共享的嵌入空间中，从而实现跨模态任务，例如使用文本查询搜索图像。 第三，效率的提高使得嵌入可以在资源受限的环境中使用。 像 distillation（例如，DistilBERT）这样的技术将大型模型压缩成较小的模型，同时保持性能，并且量化减少了向量存储大小，而不会显着降低准确性。
对于开发人员来说，这些变化意味着更强大的工具，但也带来了新的考虑因素。 预训练模型（通过 Hugging Face、PyTorch 或 TensorFlow）让开发人员可以利用最先进的嵌入，而无需从头开始训练。 但是，选择正确的嵌入方法现在需要评估权衡：较大的模型提供更好的准确性，但会增加延迟和成本。 定制也更容易——在特定领域数据（例如，医学文本）上微调嵌入可以提高任务性能。 展望未来，预计嵌入将在各种模态（例如，组合文本、音频和视频）之间变得更加统一，并且更适应实时数据，从而实现应用程序中的动态个性化或更准确的语义搜索系统等应用。