训练嵌入模型涉及将数据（如文本、图像或用户行为）转换为捕获有意义关系的密集向量表示。 该过程通常从数据准备开始，然后选择模型架构，定义损失函数，以及迭代进行训练和评估。 训练嵌入是为了确保相似的项目（例如，相关的单词或图像）在向量空间中更接近，而不同的项目则更远。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，嵌入可能会将“快乐”和“喜悦”等同义词映射到附近的向量。
第一步是收集和预处理数据。 对于文本，这可能涉及分词（将文本拆分为单词或子词）和构建词汇表。 对于图像，预处理可能包括调整大小、标准化或使用预训练的卷积神经网络 (CNN) 来提取初始特征。 模型架构取决于数据类型：Word2Vec 或 GloVe 用于词嵌入，基于 Transformer 的模型（如 BERT）用于上下文文本，或者对比学习模型（例如，CLIP）用于多模态数据。 损失函数至关重要——对比损失、三重损失或余弦相似度损失是常见的选择。 例如，三重损失训练模型以最小化锚定示例（例如，句子）和正示例（相关句子）之间的距离，同时最大化其与负示例（不相关句子）的距离。
训练需要使用随机梯度下降 (SGD) 或 Adam 等技术来优化模型。 例如，要训练句子嵌入模型，您可以使用 Stanford Natural Language Inference Corpus 之类的数据集，该数据集包含标记为相似或不相似的句子对。 该模型通过神经网络处理这些对，根据它们的向量相似性计算损失，并通过反向传播更新权重。 评估涉及检查下游任务（例如，分类或检索）或内在指标（如聚类质量）的性能。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具简化了实现，而 Sentence Transformers 等库则提供了用于微调的预训练模型。 通常需要迭代改进——调整批量大小或学习率等超参数——以平衡速度和准确性。