训练通过塑造模型捕获数据中的语义关系和上下文模式的能力，从而显著影响嵌入质量。嵌入是数据（如文本、图像或图表）的向量表示，旨在编码有意义的特征。在训练期间，模型学习通过优化特定目标来调整这些向量，例如预测句子中相邻的单词或区分相似和不相似的项目。生成的嵌入质量取决于训练过程如何有效地教导模型将训练数据中的模式推广到看不见的例子。例如，与在狭窄或嘈杂的数据上训练的模型相比，在具有清晰语义关系的多样化数据集上训练的模型将产生更好地反映真实世界相似性的嵌入。
训练期间的几个因素直接影响嵌入质量。首先，训练目标的选择很重要：使用对比学习（例如，将相似的对推得更近，将不相似的对推得更远）训练的模型通常会产生具有更强区分能力的嵌入。例如，Sentence-BERT 通过使用 siamese 网络结构和余弦相似度损失微调 BERT 来改进句子嵌入。其次，训练数据的质量和大小起着重要作用。在大型、特定领域的语料库（例如，医学文本）上训练的模型将比通用模型更好地捕获细微的领域概念。第三，模型架构的选择（如层深度或注意力机制）会影响保留多少上下文信息。例如，BERT 的双向训练比依赖于本地上下文窗口的旧方法（如 Word2Vec）捕获更丰富的上下文。
最后，超参数和训练持续时间也很重要。选择不当的学习率或不充分的训练步骤可能导致欠拟合，其中嵌入未能捕获有意义的模式。相反，在有限数据上过度训练会导致过度拟合，其中嵌入记忆训练示例而不是泛化。dropout 或正则化等技术可以缓解这种情况。例如，在图神经网络中，在邻域聚合期间应用的 dropout 有助于防止节点嵌入过度依赖于特定边。开发人员可以使用下游任务（例如，分类准确性）或内在指标（如聚类一致性）来评估嵌入质量。例如，在推荐系统中，通常通过它们对用户相似项目的排名来测试使用 triplet loss 训练的嵌入。根据这些评估调整训练参数是优化嵌入质量的关键。