自监督学习 (SSL) 将通过使模型能够从无标签数据中学习更丰富、更通用的表示，从而显著增强嵌入技术。与依赖于标记数据集的传统监督方法不同，SSL 直接从数据本身的结构创建训练信号。 这种方法使模型能够捕获更深层次的语义关系和上下文模式，从而提高嵌入在文本分析、图像识别或推荐系统等任务中的质量和适应性。 对于开发人员而言，这意味着嵌入将变得更加通用，并且需要更少的手动工作来针对特定应用进行微调。
SSL 对嵌入的一个主要影响是提高了数据效率和上下文理解。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，BERT 和 RoBERTa 等模型使用掩码语言建模——一种自监督技术，其中句子的部分内容被隐藏，模型预测缺失的单词。 这迫使模型学习双向上下文，从而产生更好地捕获多义性（具有多种含义的词）等细微差别的嵌入。 同样，在计算机视觉中，对比学习（例如，SimCLR）等方法训练模型以识别图像的两个增强版本（例如，裁剪或旋转）是否来自同一来源。 生成的嵌入编码了对光照或方向等变化具有鲁棒性的视觉特征，而如果没有显式标签，监督模型可能会忽略这些特征。 开发人员可以利用这些预训练的嵌入作为下游任务的起点，从而减少对大型标记数据集的需求。
另一个关键变化是嵌入技术在各个领域的可扩展性。 SSL 允许模型在海量、多样化的数据集上进行训练，而无需手动标注，从而使嵌入更具普遍适用性。 例如，OpenAI 的 CLIP 通过在数百万个未标记的图像-文本对上进行训练，使用 SSL 来对齐文本和图像表示。 这创建了桥接模态的嵌入，无需特定领域的训练即可实现零样本分类等任务。 同样，GraphSAGE 等图嵌入技术使用 SSL 来预测未标记图数据中的节点关系，从而改进社交网络或电子商务中的推荐。 对于开发人员来说，这种可扩展性意味着嵌入可以在项目中重复使用——单个 SSL 训练的视觉模型可以通过最少的调整来支持医学成像、自动驾驶和卫星分析。
最后，SSL 将简化在资源受限环境中部署嵌入模型的过程。 由于 SSL 减少了对标记数据的依赖，因此小众领域（例如，稀有语言翻译或专门的医学数据集）的开发人员即使在注释稀缺的情况下也可以训练有用的嵌入。 诸如蒸馏（例如，TinyBERT）之类的技术进一步将基于 SSL 的嵌入压缩为更小的模型，而不会牺牲性能，使其适用于边缘设备。 此外，Hugging Face 的 Transformers 或 TensorFlow Hub 等框架现在提供预训练的 SSL 嵌入，开发人员只需几行代码即可集成。 这降低了采用最先进嵌入的门槛，使团队能够专注于应用程序逻辑而不是训练基础设施。 总体而言，SSL 将嵌入从特定于任务的工具转变为 AI 系统的灵活、基础组件。