嵌入漂移是指机器学习模型中数据点的向量表示（嵌入）随时间发生变化，导致性能下降。这通常发生在输入数据分布发生变化，或者模型在未重新校准嵌入的情况下进行更新时。例如，在推荐系统中，用户偏好可能会发生变化，导致在旧数据上训练的嵌入无法准确表示新的互动。同样，在自然语言处理（NLP）中，词义或使用模式可能会改变，使得嵌入过时。其影响包括准确率降低、预测不一致以及偏差增加，因为模型难以使其学习到的表示与当前数据保持一致。
要管理嵌入漂移，首先要持续监控嵌入和输入数据分布。使用统计检验（例如 Kolmogorov-Smirnov 检验）或距离度量（例如余弦相似度）来检测训练数据和生产数据之间的偏移。例如，跟踪新数据嵌入与原始训练数据参考集之间平均余弦距离。如果距离超过阈值，则表示可能存在漂移。此外，定期使用更新的数据重新训练嵌入模型。这可以是通过新数据对现有嵌入进行微调，而不是从头开始训练，从而平衡稳定性和适应性。在 NLP 中，你可以按季度重新训练词嵌入，以捕获不断变化的语言趋势，同时保留核心语义关系。
另一种策略是设计能够动态处理漂移的系统。例如，使用将静态嵌入（在历史数据上训练）与动态更新的嵌入（在最近数据上训练）相结合的集成模型。在搜索引擎中，静态嵌入可以确保常见查询的一致性，而动态嵌入则能适应热门主题。对嵌入进行版本控制也非常重要：存储嵌入模型的快照，以便在更新导致性能下降时能够回滚。最后，针对下游任务验证嵌入。例如，如果嵌入驱动分类模型，定期在保留的验证集上测试其性能。如果准确率下降，触发重新训练或调整。这些步骤创建了一个反馈回路，随着时间推移保持嵌入的相关性和模型的可靠性。