处理来自不同模型的非一致性嵌入涉及解决因训练数据、架构或目标差异导致的向量空间差异。主要挑战在于确保来自不同模型的嵌入对于相似性比较或迁移学习等任务是兼容的。三个关键策略包括归一化、对齐技术和使用共享参考点。这些方法有助于弥合不同嵌入空间之间的差距，同时保留其语义意义。
首先，归一化将嵌入标准化到共同的尺度。例如，将向量转换为单位长度（L2 归一化）可确保量级差异不会扭曲比较。如果模型 A 产生的嵌入比模型 B 具有更大的量级，则余弦相似度计算可能会产生误导。将两组嵌入都归一化为单位长度可以减少这个问题。此外，对数据进行中心化（减去均值）或应用白化（将维度缩放到相等方差）可以进一步对齐分布。像 scikit-learn 的 StandardScaler 或手动向量操作等工具对此步骤很实用。然而，仅靠归一化并不能解决方向上的不匹配问题——即语义相似但方向不同的向量。
其次，Procrustes 分析或学习的线性变换等对齐技术可以将一个嵌入空间映射到另一个。Procrustes 分析找到最优的旋转/反射矩阵，以最小化两组配对向量之间的差异。例如，如果你有一组由两个模型都嵌入的锚定词（例如，“car”、“city”），你可以使用这些配对来计算变换矩阵。像 NumPy 这样的库可以简化矩阵操作。另外，训练一个浅层神经网络或线性回归模型，用一个模型的嵌入来预测另一个模型的嵌入，也可以学习一种映射。当嵌入需要在下游任务中协同工作时，例如将它们输入到共享分类器中，这种方法很有用。
最后，使用共享参考点或混合方法可以提高一致性。例如，比较来自 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 和 Sentence-BERT 的嵌入时，你可以使用一小组重叠词汇或领域特定数据将两者投影到第三个空间。另一种方法是在具有归一化/对齐层的流水线中使用嵌入作为特征，确保在它们组合之前具有兼容性。像用于相似性搜索的 FAISS 或用于学习映射的 PyTorch 的 torch.nn.Linear 等工具提供了实现途径。定期通过最近邻准确率或特定任务性能等指标验证对齐质量，可以确保这些方法随着模型或数据的演进而保持有效。