提高嵌入训练效率涉及优化算法、数据处理和硬件使用。 三种关键技术包括使用高效的采样方法、利用硬件加速和应用降维。 这些方法在保持嵌入质量的同时降低了计算成本，从而使大型数据集的训练更快、更具可扩展性。
首先，像负采样或分层 softmax 这样的高效采样方法可以大大缩短训练时间。 像 softmax 这样的传统方法需要计算所有可能类别的概率，这对于大型词汇表来说很慢。 负采样（用于 Word2Vec 等模型）通过在正确目标的同时训练一小部分“负”样本来简化这一点。 例如，模型可能只与 5-10 个负样本进行比较，而不是评估词汇表中所有 100,000 个单词。 类似地，分层 softmax 将类组织成树结构，将计算从 O(n) 减少到 O(log n)。 这些方法在词汇量很大的自然语言处理任务中特别有用。
其次，硬件加速和分布式训练框架有助于扩展嵌入训练。 GPU 和 TPU 擅长并行化嵌入层核心的矩阵运算。 与仅使用 CPU 的设置相比，使用支持 GPU 的 TensorFlow 或 PyTorch 等库可以将训练速度提高 10 倍或更多。 对于分布式训练，Horovod 或 PyTorch Distributed 等框架可以在多个设备上实现数据并行。 例如，在 8-GPU 集群上训练词嵌入可以将批处理拆分到各个设备上，从而有效地同步梯度。 混合精度训练（例如，FP16）进一步优化了内存使用和计算速度，而不会显着降低精度。
第三，降维和预处理提高了效率。 像主成分分析 (PCA) 或自动编码器这样的技术可以在嵌入训练之前压缩输入特征，从而降低模型的计算负载。 例如，使用 PCA 将 10,000 维稀疏的 one-hot 编码输入预处理为 300 维，使得后续嵌入层更小、训练速度更快。 从词汇表中修剪不常用的标记（例如，删除语料库中出现少于 5 次的单词）也会减小嵌入矩阵的大小。 在实践中，结合使用这些方法（例如，在训练嵌入之前使用 BPE（字节对编码）子词标记化来限制词汇表大小）可以在效率和表示质量之间取得平衡。
通过专注于算法优化、硬件利用和数据预处理，开发人员可以更快地训练嵌入，同时保持其捕获有意义模式的能力。 这些技术广泛适用于各个领域，从 NLP 中的词嵌入训练到推荐系统中的用户嵌入。