自监督学习 (SSL) 通过使模型能够在不依赖手动标记数据集的情况下学习数据的有意义的表示，从而在嵌入生成中发挥关键作用。 SSL 不要求显式注释，而是利用数据本身固有的结构或关系来创建训练信号。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，模型可能会预测句子中缺失的单词（掩码语言建模），或者确定两个文本段是否连续出现。 这些任务迫使模型将上下文和语义信息编码到嵌入中 - 紧凑的向量表示，可以捕获数据的关键特征。 通过解决此类“前置任务”，模型学会生成可以很好地泛化到分类或聚类等下游应用的嵌入。
SSL 的一个关键优势是它能够使用未标记的数据，与标记数据集相比，未标记的数据通常非常丰富。 在计算机视觉中，对比学习等技术训练模型以识别同一图像的两个增强版本（例如，裁剪或旋转）在语义上相似，同时将不同的图像视为不相似。 这种方法在 SimCLR 或 MoCo 等框架中使用，生成聚集视觉上相似内容的图像嵌入。 同样，在 NLP 中，BERT 等模型通过学习重建掩码令牌或预测序列中的下一个句子来生成单词或句子嵌入。 这些嵌入编码句法和上下文关系，例如理解“bank”可以指金融机构或河流边缘，具体取决于周围的文本。
对开发人员来说，实际的好处是 SSL 减少了对昂贵标记数据的依赖，同时仍然生成高度可转移的嵌入。 例如，使用 SSL 在大型文本语料库上预训练的嵌入可以针对情感分析等特定任务进行微调，只需最少的标记示例。 这种效率使得 SSL 在标签不切实际的领域（例如医学成像或多语言翻译）中特别有用。 此外，SSL 嵌入通常优于传统的无监督方法（例如，PCA 或 k 均值），因为它们捕获更深层次的语义模式。 通过专注于需要理解数据结构的任务，SSL 确保嵌入既包含丰富的信息，又具有在真实世界管道中使用的计算效率。