量子计算的进步可能会显著影响嵌入 (embeddings) 的生成、处理和在机器学习中的应用方式。嵌入是数据（例如单词、图像或用户偏好）的高维向量表示，它依赖于经典算法来捕获语义或结构关系。量子计算通过利用量子并行性和叠加，为处理这些向量引入了新方法，从而能够更快或更有效地计算复杂关系。例如，量子算法可以通过更有效地解决高维优化问题，或者通过将数据编码为固有地捕获更丰富模式的量子状态，来优化嵌入模型的训练。
量子计算可能影响嵌入的一个具体领域是通过量子增强的降维。 像主成分分析 (PCA) 或 t-SNE 这样的经典技术用于将高维嵌入压缩到较低维度的空间中，以进行可视化或提高效率。 诸如量子 PCA (QPCA) 之类的量子算法可以通过利用量子傅里叶变换或幅度放大来更快地为大型数据集执行此任务。 同样，量子神经网络——结合了经典层和量子层的混合模型——可以通过量子电路处理数据来学习嵌入，这些电路利用纠缠来模拟非线性关系。 例如，量子电路可以通过将 token 表示为量子比特状态并使用参数化门来编码上下文相似性，从而生成单词嵌入。
然而，实际应用仍然受到当前量子硬件的限制。 嘈杂的量子比特、有限的相干时间和高错误率使得为现实世界的嵌入任务实施大规模量子算法具有挑战性。 如今，开发人员可以尝试受量子启发的经典算法或 TensorFlow Quantum 等混合框架，这些框架在经典硬件上模拟小规模量子运算。 例如，开发人员可以测试变分量子电路来生成图像嵌入，将其性能与经典自动编码器进行比较。 虽然嵌入的量子优势在大多数情况下仍然是理论上的，但随时了解量子算法的开发（例如改进的纠错或量子比特可扩展性）将有助于开发人员在技术成熟时发现机会。