通用型和自定义训练的嵌入之间的权衡围绕着灵活性、领域特异性和资源需求。 像 Word2Vec、GloVe 或 BERT 这样的通用嵌入，是在大型、多样化的数据集上预先训练的，并提供广泛的语言理解。 它们适用于诸如情感分析或主题分类之类的常见任务，但可能缺乏专业领域的精确度。 使用特定领域的数据（例如，医学期刊或法律文档）构建的自定义训练嵌入，可以捕获该领域独有的细微差别，但需要大量的时间、数据和计算资源来训练和维护。
灵活性与特异性 通用嵌入即用型，只需要最少的设置，非常适合原型设计或领域知识不重要的应用。 例如，处理有关订单状态的客户服务查询的聊天机器人可以依靠 BERT 嵌入来理解诸如“跟踪我的包裹”之类的常用短语。 但是，这些嵌入难以处理小众术语。 相比之下，自定义嵌入在专门的上下文中表现出色。 与通用模型相比，在生物医学文献上训练的模型可以更好地识别诸如“EGFR”和“非小细胞肺癌”之类的术语之间的关系，从而提高医学诊断工具的准确性。 权衡之处在于自定义模型是固定的 - 它们在其训练领域之外表现不佳，而通用模型则可以适应各种用例。
数据和计算成本 训练自定义嵌入需要大量高质量的、特定领域的数据，这些数据可能稀缺或收集成本高昂。 例如，创建用于合同分析的嵌入的法律技术初创公司将需要数千份带注释的法律文档。 此外，训练需要大量的计算能力，通常涉及 GPU 和数天的处理时间。 通用嵌入消除了这些成本，因为它们是预先训练好的并且是公开可用的。 但是，它们可能包含来自其训练数据的偏见或不相关的模式（例如，维基百科文本），这会降低专业任务的性能。 开发人员必须决定自定义训练带来的准确性提升是否证明了前期投资的合理性。
维护和可扩展性 通用嵌入受益于研究社区的持续更新。 例如，较新版本的 OpenAI 嵌入通常会提高语言覆盖率并减少偏差。 但是，自定义模型需要持续维护：使用新数据重新训练、监控概念漂移以及更新基础设施。 一家使用自定义嵌入进行产品推荐的零售公司必须定期重新训练其模型，以反映不断变化的消费者趋势。 虽然通用嵌入更易于扩展以用于广泛的应用，但自定义模型可在数据模式发展缓慢的稳定领域中提供长期精度。 选择取决于问题是否需要快速部署或在狭窄的上下文中保持持续的准确性。