通过调整其向量表示，使之更好地与特定任务或领域对齐，从而使用标注数据对嵌入进行微调。此过程通常涉及训练包含嵌入层的神经网络，利用标注示例来优化嵌入对数据关系的捕获方式。例如，如果您正在进行情感分析，您可能会从预训练的词嵌入（如 BERT 或 Word2Vec）开始，并在一个句子被标注为正面、负面或中性的数据集上进一步训练它们。模型的损失函数（例如，交叉熵）计算预测标签与实际标签之间的差异，并通过反向传播更新嵌入权重以减少此错误。随着时间的推移，嵌入会演变为编码与任务相关的特征，例如将“优秀”与正面情感关联起来。
一种常见方法是监督训练，其中嵌入层是更大架构的一部分。例如，在文本分类模型中，嵌入将单词转换为向量，然后这些向量由 LSTM 或 Transformer 等层处理以产生预测。在微调过程中，整个模型（包括嵌入）都在标注数据上进行训练。特定的技术，如三元组损失（triplet loss），也可以通过强制相似项目（例如，狗的图像）在嵌入空间中比不相似项目（例如，狗与猫）更接近来改进嵌入。实际上，这可能涉及向模型输入三元组数据——锚点、正例和反例——并调整嵌入，使锚点更接近正例。此方法在推荐系统或人脸识别等关系精度重要的场景中很有用。
微调嵌入时的关键考量因素包括标注数据集的大小、计算资源以及避免过拟合。如果标注数据有限，可以从预训练嵌入（在大规模语料库上训练）开始，并使用较小的学习率进行微调，以防止模型丢失泛化特征。Dropout 或早停等技术有助于防止过拟合。例如，使用少量标注患者记录数据集微调医学术语嵌入时，可能需要冻结预训练模型的初始层，仅更新最终层。验证指标（例如，在保留集上的准确性）或 t-SNE 等可视化工具可以评估嵌入是否有效地分隔了类别。目标是平衡特定任务的调整与保留广泛有用的语义关系。