Embedding质量直接影响大型语言模型（LLMs）中下游生成任务的性能。未能捕获语义细微之处的低质量Embedding可能导致输出不正确或无意义，包括幻觉。Embedding是LLM解释输入数据的基础——如果它们不能充分表示上下文、关系或概念之间的细微区别，模型就缺乏生成准确或连贯响应所需的信息。例如，如果一个Embedding将“银行”（金融机构）与“银行”（河岸）混淆，模型在讨论地理时可能会生成关于贷款的不相关语句。这种输入含义与Embedding表示之间的不一致会产生连锁反应，因为模型的后续层会建立在有缺陷的初始数据之上。
当Embedding过度简化或错误分类领域特定或模糊的术语时，一个关键问题就出现了。考虑一个医疗聊天机器人：如果“monitor”（监护仪）的Embedding未能区分设备（如心脏监护仪）和动作（如“监护”病人），模型可能会生成关于设备使用的错误建议。类似地，将不相关的技术术语（如作为编程语言的“Java”与印度尼西亚的岛屿）分组的Embedding可能导致编码助手生成不相关的地理事实。这些错误在生成过程中会叠加，因为模型依赖于有缺陷的上下文来预测下一个token。例如，关于“Python data frames”的一个低质量Embedding查询可能会检索关于物理相框而非pandas DataFrames的信息，导致LLM捏造无意义的解释。
开发者可以通过在模型设计阶段优先考虑Embedding质量来减轻这些问题。使用领域特定的预训练Embedding（例如医疗领域的BioBERT）或在任务相关数据上微调通用Embedding有助于捕获细微区别。此外，降维或聚类等技术可以揭示Embedding的弱点——如果“冷”在“普通感冒”和“寒冷天气”的聚类中出现而没有明确区分，则表明需要更好的上下文感知能力。在部署前使用语义相似度基准测试（如STS-B）或对抗性示例（如模糊句子）测试Embedding也能降低下游风险。最终，投资于鲁棒的Embedding可以起到保障作用，确保LLM从准确的输入表示开始，而不是在生成过程中试图弥补基础错误。
