通过调整向量表示，使嵌入 (Embeddings) 更好地符合特定应用程序的目标，从而针对特定任务进行微调。 此过程通常从预训练的嵌入模型开始，例如 Word2Vec、GloVe 或 BERT，它们已经从大型数据集中学习了通用模式。 微调通过在特定任务的数据上进一步训练来修改这些嵌入，使模型能够适应特定领域的术语、关系或分类目标等细微差别。 例如，通用语言模型可能无法区分作为金融机构的“银行”和河岸，但对金融数据进行微调可以为与银行业相关的任务sharpen 锐化这种区分。
一种常见的方法是在监督训练期间更新嵌入层以及其他模型参数。 假设你正在构建一个用于产品评论的情感分析模型。 你可以从一个预训练的 transformer 模型（如 BERT）开始，然后在上面添加一个分类层。 在训练期间，模型处理标记的评论数据（例如，“这款产品太棒了！” 标记为正面），反向传播调整分类器权重和嵌入本身。 嵌入的演变是为了以与情感直接相关的方式表示单词。 例如，像“可靠”或“有缺陷”这样的词语可能会在向量空间中移动，聚集在其他正面或负面词语附近。 这种适应是通过调整学习率来控制的——通常对嵌入使用较小的学习率，以避免过于激进地覆盖其通用知识。
微调还可以涉及特定领域的定制。 例如，在医学文本分析中，嵌入可能会在临床笔记或研究论文上重新训练，以更好地捕获“高血压”或“MRI”等术语。 诸如对比学习或三元组损失之类的技术可以通过强调特定数据对之间的相似性或差异来进一步细化嵌入。 开发人员可以构建训练以确保当“患者”和“诊断”出现在相关上下文中时，它们的嵌入在向量空间中更接近。 诸如 Hugging Face 的 Transformers 库之类的工具通过提供预训练的模型和用于微调的 API 来简化此过程。 通过迭代特定任务的数据并评估性能（例如，准确率或 F1 分数），开发人员可以在保留通用语言理解的同时，优化目标用例的嵌入。