要评估嵌入模型的质量，您需要测试它在实际应用中捕捉语义关系和执行任务的能力。首先衡量其内在属性，如相似度和类比准确性，然后通过下游任务进行验证，最后评估其真实世界性能。每一步都能提供对模型不同方面能力的深入了解。
首先，使用 内在评估 来检查嵌入向量如何很好地表示数据点之间的关系。例如，计算相关词汇（如“king”和“queen”）和不相关词对（如“apple”和“car”）的嵌入向量之间的余弦相似度，以查看模型是否能区分它们。WordSim353 数据集等工具提供了人工判断的相似度分数供比较。类比测试（例如，“king - man + woman = queen”）是另一种常用方法——如果这种向量运算结果最接近的嵌入向量是“queen”，则模型可能捕捉到了语义关系。然而，仅凭内在指标是不够的，因为它们不能反映实际使用情况。对于特定领域的模型，创建自定义测试：如果构建医疗嵌入向量，检查“aspirin”和“ibuprofen”是否比“aspirin”和“hospital”更接近。
接下来，通过在下游任务中测试嵌入向量来执行 外在评估。例如，将它们用作情感分析任务中分类器的输入特征并测量准确性。如果您的模型生成的嵌入向量比基线（例如，预训练的 GloVe）带来更高的准确性，则表明质量更好。另一种方法是检索任务：构建一个搜索系统，其中嵌入向量用于检索相关文档，并测量诸如 recall@k 之类的指标（正确结果出现在前 k 个匹配项中的频率）。聚类质量也可以表明嵌入向量的有效性——使用轮廓系数等指标检查嵌入向量是否按语义相似性对项目进行分组（例如，按主题对新闻文章进行聚类）。这些任务揭示了嵌入向量是否能泛化到实际应用中。
最后，通过 真实世界测试 和领域特定基准进行验证。例如，如果您的嵌入向量为一个推荐系统提供支持，进行 A/B 测试比较您的模型与先前版本之间的用户参与度。使用 Embedding Bias Benchmark 等工具，通过在敏感属性（例如，性别或种族）上测试嵌入向量来检查偏差。此外，评估计算效率：测量推理速度和内存使用情况，以确保模型可以扩展用于生产。对于多语言模型，测试跨语言对齐——如果法语的“chat”比不相关词汇更接近英语的“cat”，则表明模型有效地对齐了语言。结合这些步骤可确保您的嵌入向量准确、实用且鲁棒。