轻量级嵌入模型是一种机器学习模型，旨在将数据（如文本、图像或音频）转换为紧凑的数值表示（向量），同时优先考虑效率和较低的计算需求。与需要大量内存和处理能力的大型模型不同，轻量级模型经过优化，可在资源有限的设备上运行，例如手机、边缘设备或需要实时性能的应用。这些模型通过降维、量化或剪枝等技术减小模型尺寸，从而实现这一目标，而不会牺牲过多精度。例如，轻量级文本嵌入模型可能生成 128 维向量，而不是像 BERT 那样的 768 维向量，这使得计算更快、存储更方便。
轻量级嵌入模型的常见示例是小型句子转换器（如 MiniLM 或 MobileBERT）系列。这些模型是大型架构的精简版本，经过训练，参数更少但能模仿其大型对应模型的行为。例如，MiniLM-L6-v2 使用知识蒸馏将 12 层转换器压缩到 6 层版本，同时保留了原始模型的大部分语义理解能力。另一个例子是 Universal Sentence Encoder Lite，它使用 TensorFlow.js 针对浏览器端推理进行了优化。这些模型常用于语义搜索等应用中，其中速度和精度之间的平衡至关重要。开发者可能会将其部署在移动应用中，用于实时推荐系统或聊天机器人等任务，在这些场景下，延迟和电池使用是限制因素。
轻量级嵌入模型的主要优势在于它们能够经济高效地进行扩展。例如，一个每天处理数百万 API 调用的云服务可以通过使用较小的模型来降低 50% 的计算成本，而性能不会大幅下降。然而，其权衡在于轻量级模型在处理高度细微的任务时可能不如大型模型。为了弥补这一点，开发者通常会针对领域特定数据对其进行微调。ONNX Runtime 或 TensorFlow Lite 等工具进一步优化了这些模型的部署，使其能够集成到资源受限的环境中。通过优先考虑效率和实际部署，轻量级嵌入模型为许多现实应用提供了实用的解决方案。