嵌入通过将高维、稀疏数据（如文本或类别特征）转换为捕获有意义关系的密集、低维向量，来提高下游任务的性能。 当嵌入设计良好时，它们可以更好地推广模型，因为它们编码了语义或上下文相似性。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，词嵌入将具有相关含义的词（如“国王”和“王后”）在向量空间中更紧密地分组，从而使模型更容易识别情感分析或命名实体识别等任务中的模式。 同样，在推荐系统中，用户或项目嵌入可以表示偏好或属性，使模型能够更准确地预测交互。
嵌入的质量直接影响任务结果。 在特定领域数据上训练的嵌入通常优于通用嵌入，因为它们捕获了与任务相关的细微差别。 例如，将医学文本嵌入用于临床诊断模型可能会比在新闻文章上训练的通用嵌入产生更好的结果。 此外，训练方法的选择也很重要：Word2Vec、GloVe 或基于 Transformer 的嵌入（例如 BERT）等技术会优先考虑数据的不同方面。 Word2Vec 侧重于局部上下文窗口，而 BERT 捕获双向上下文，这对于需要更深入的句法理解的任务（如问题解答）至关重要。 然而，训练不良的嵌入可能会引入噪声或偏差，从而损害性能——例如，由于训练数据不足，混淆反义词的嵌入。
嵌入还会影响计算效率和可扩展性。 与独热编码等稀疏表示相比，密集向量减少了内存使用并加速了矩阵运算。 这对于大规模应用程序（例如实时推荐引擎或处理冗长文档）尤其重要。 但是，嵌入维度需要仔细调整：过小的维度可能会丢失关键信息，而过大的维度会增加计算量而没有有意义的收获。 例如，在产品分类任务中，300 维嵌入可能会在捕获产品详细信息和保持快速推理之间取得平衡。 开发人员通常会在特定于任务的数据上微调预训练的嵌入以适应它们，从而在迁移学习优势与领域相关性的需求之间取得平衡。