在训练过程中，随着模型调整其向量值以捕捉数据中有意义的模式，嵌入（embeddings）会发生演变。最初，嵌入是随机初始化的，通常使用高斯噪声或预训练值等方法。随着训练的进行，模型通过反向传播更新这些向量，并由损失函数指导。例如，在语言模型中，词嵌入最初是高维空间中的任意点，但会逐渐根据语义或句法相似性聚类。像“dog”（狗）和“cat”（猫）这样的词可能会彼此靠近，而“car”（汽车）和“tree”（树）则会分开。这些更新是增量进行的，梯度会推动嵌入向量朝着最小化预测误差的配置移动。
在训练的中期阶段，嵌入开始编码更细微的关系。例如，在推荐系统中，用户和物品嵌入可能开始反映用户偏好或物品属性。如果一个用户与科幻电影互动，他们的嵌入向量会向代表《星球大战》等电影的向量移动，并远离不相关的类型。类似地，在 Transformer 模型中，位置嵌入会调整以更有效地表示 token 的顺序。在此阶段，模型通常会发现中间特征——例如语言任务中的词性标签或图像模型中的纹理模式。这些调整不是均匀的；嵌入空间中的某些维度可能早期稳定，而其他维度则会随着模型改进其理解而持续变化。
到了最后阶段，嵌入通常会稳定下来，模型收敛时只会进行微小调整。例如，在 word2vec 中，著名的类比“king（国王）- man（男人）+ woman（女人）≈ queen（女王）”之所以出现，是因为嵌入现在能够可靠地编码性别和皇室关系。相比之下，训练不足的嵌入可能无法区分重叠概念，例如混淆“bank”（银行）和“bank”（河岸）的含义。这种演变的质量取决于数据集大小、模型架构和训练目标等因素。开发人员可以使用 t-SNE 或 PCA 等可视化工具监控嵌入变化，以确保它们与预期的语义或结构模式一致，如果进展停滞，可以调整学习率等超参数。