嵌入通过依靠其在连续向量空间中表示数据并捕获语义关系的能力来处理数据分布中的漂移。当数据分布随时间推移而发生变化（一种称为漂移的现象）时，如果使用新数据重新训练或更新嵌入，则嵌入可以适应。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，像 Word2Vec 或 BERT 这样的词嵌入会根据单词在训练数据中的上下文对单词进行编码。如果生产数据中的语言使用发生变化（例如，新的俚语或特定领域的术语），则原始嵌入可能会过时。使用新数据重新训练嵌入模型会调整向量表示以反映这些新模式，从而减少漂移的影响。但是，这假设可以访问更新的训练数据和计算资源来重新训练或微调模型。
为了在不完全重新训练的情况下缓解漂移，可以应用动态嵌入更新或增量学习等技术。例如，在推荐系统中，用户和项目嵌入可能会随着用户偏好的发展而漂移。通过定期根据最近的交互数据（例如，最新的用户点击）微调嵌入，模型可以与当前趋势保持一致。另一种方法是使用域适应方法，其中调整嵌入以弥合新旧数据分布之间的差距。例如，在计算机视觉中，在白天图像上训练的模型可以通过利用来自新领域的较小标记数据集，将其图像嵌入适应于夜间场景，从而移动嵌入空间以更好地表示变化的光照条件。
开发人员还可以直接监控嵌入漂移。PCA 或 t-SNE 等工具可以可视化嵌入集群随时间的变化，以检测漂移。如果相似数据点（例如，关于特定问题的客户支持票）的嵌入开始在向量空间中分散，则表示存在潜在的漂移。主动策略包括设置自动管道以在漂移超过阈值时重新训练嵌入，或使用混合旧嵌入和更新嵌入的集成模型。例如，搜索引擎可能会对旧嵌入和重新训练的嵌入进行 A/B 测试，以确保更新可以提高相关性。虽然嵌入本身并不“处理”漂移，但它们作为学习表示的灵活性允许开发人员实施可扩展的检测和适应机制。