embedding是什么？

以下是不同的 embedding 模型： 1. 词嵌入： Word2Vec：包括 CBOW（Continuous BagofWords）和 SkipGram 模型，由 Google 提出，用于学习单词之间的语义关系。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）：由斯坦福大学开发，旨在结合全局统计信息和局部上下文窗口的优势来生成单词嵌入。 FastText：由 Facebook AI 团队推出，不仅考虑单个单词，还考虑内部字符 ngram，对于罕见词汇有更好的表现。 ELMo（Embeddings from Language Models）：利用双向 LSTM 对整个句子进行建模，产生上下文敏感的单词嵌入。 2. 情景化的词嵌入： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由 Google 推出，利用 Transformer 架构的预训练模型，能够根据上下文提供动态的单词嵌入。 GPT（Generative Pretraining Transformer）及其后续版本 GPT2/3/4：由 OpenAI 开发，也是基于 Transformer 的自回归模型，同样能产出上下文相关的嵌入。 XLNet、RoBERTa 等都是 BERT 之后改进或扩展的预训练模型。 3. 句子和文档嵌入： Doc2Vec：扩展了 Word2Vec，能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings：将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings：如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 4. 实体/概念嵌入： Knowledge Graph Embeddings：如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 5. 其他类型： 图像 Embeddings：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings：在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings：在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings：是用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 此外，以 OpenAI 为例，第一代嵌入模型（不推荐）包括： 所有第一代模型（以001 结尾的模型）都使用 GPT3 分词器，最大输入为 2046 个分词。 第一代嵌入由五个不同的模型系列生成，这些模型系列针对三个不同的任务进行了调整：文本搜索、文本相似性和代码搜索。 相似性嵌入：textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入：textsearchadaquery001、textsearchbabbagedoc001、textsearchbabbagequery001、textsearchcuriedoc001、textsearchcuriequery001、textsearchdavincidoc001、textsearchdavinciquery001。 代码搜索嵌入：codesearchadatext001、codesearchbabbagecode001、codesearchbabbagetext001。 对于001 文本嵌入（不是002，也不是代码嵌入），建议将输入中的换行符替换为单个空格，因为当存在换行符时可能会有更糟糕的结果。

文本嵌入（Text Embedding）是将文本转换为数值表示的一种方法。 在 OpenAI 中，其文本嵌入用于衡量文本字符串的相关性，常见应用包括搜索（按与查询字符串的相关性排序结果）、聚类（按相似性分组文本字符串）、推荐（推荐具有相关文本字符串的项目）、异常检测（识别相关性很小的异常值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（按最相似的标签分类文本字符串）等。嵌入是浮点数的向量，两个向量之间的距离衡量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。要获得嵌入，需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID 发送到嵌入 API 端点，响应将包含可提取、保存和使用的嵌入。访问定价页面可了解嵌入定价，请求根据发送输入中的 Token 数量计费。 在 word2vec 领域，词嵌入是将单个单词转换为单词数字表示（即向量化）的技术，当每个单词被映射到一个向量时，这个向量会以类似于神经网络的方式被学习，试图捕捉该单词与整个文本相关的各种特征，包括语义关系、定义、上下文等。但简单的嵌入如 onehot 编码存在多种限制。 在深度学习和自然语言处理（NLP）中，Embedding 是一种特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量，其主要目的是降低数据的抽象和复杂性，使机器学习模型能更有效地理解和处理数据，帮助模型理解语义关系。例如在电影推荐系统中，可为每个用户和电影创建 Embedding 来预测评分；在文本分类中，如垃圾邮件检测器，可使用词嵌入将单词转换为向量来进行预测。

嵌入（Embeddings）是一种在深度学习和自然语言处理（NLP）中常用的特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量。 其主要用途包括： 1. 搜索：结果按与查询字符串的相关性排序。 2. 聚类：文本字符串按相似性分组。 3. 推荐：推荐具有相关文本字符串的项目。 4. 异常检测：识别出相关性很小的异常值。 5. 多样性测量：分析相似性分布。 6. 分类：文本字符串按其最相似的标签分类。 嵌入通常是浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 要获得嵌入，可将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID（例如，textembeddingada002）一起发送到嵌入 API 端点，响应将包含一个嵌入，可提取、保存和使用。在中可查看更多 Python 代码示例。 词嵌入是一种将单个单词转换为单词数字表示（即向量化）的技术。当每个单词被映射到一个向量时，这个向量会以一种类似于神经网络的方式被学习，试图捕捉该单词与整个文本相关的各种特征，如语义关系、定义、上下文等。这些数字化表示可用于确定单词之间的相似性或不相似性，也是机器学习各个方面不可或缺的输入。但简单的嵌入（如对文本数据进行 onehot 编码）存在多种限制。 以下是两个例子帮助更好地理解 Embedding： 1. 电影推荐系统：每个用户和电影都可被视为独特分类标签，直接处理困难，可使用 Embedding 为用户和电影创建低维度向量，捕捉兴趣和特性，通过比较预测评分。 2. 文本分类：如垃圾邮件检测器，可使用词嵌入将单词转换为向量，相似单词有相似向量，基于向量预测邮件是否为垃圾邮件。

Embedding（嵌入）是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 Embedding 是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术，特别是在自然语言处理（NLP）和其他涉及高维离散数据的领域。它指将原本高维且通常离散的输入数据（如单词、短语、用户 ID、商品 ID 等）映射到一个低维连续向量空间中的过程，这些低维向量称为嵌入向量。 例如，“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里位置挨得很近，而“苹果”与前两者差别较大，其嵌入向量位置较远。Embedding 不仅限于单词，还可扩展到句子、文档、实体或其他类型的对象。通过训练诸如 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等模型，可从大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量，这些嵌入向量可看作是输入数据在潜在语义空间中的表示，能改善下游任务（如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等）的表现。 除文本数据外，嵌入技术还应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别（如位置嵌入）、图神经网络（如节点嵌入）等多种场景，实现将复杂对象的有效编码和降维表示。 Embeddings 有多种分类及对应模型： 句子和文档嵌入：Doc2Vec 能为整个文档生成统一的向量表示；Average Word Embeddings 是将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示；Transformers Sentence Embeddings 如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入：Knowledge Graph Embeddings 如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型：图像 Embeddings 使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入；音频 Embeddings 在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示；用户/物品 Embeddings 在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐；还有图 Embeddings 用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中，通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现，在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 在将大型文档转换为可检索内容的过程中，嵌入向量生成这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。但检索 PDF 文档的过程充满挑战，可能出现文本提取不准确和 PDF 文档内表格行列关系混乱等问题。在检索增强生成（RAG）框架中，回答一个问题需要用户提出问询，系统从私有知识库中检索相关内容，将相关内容与用户查询合并为上下文，最后请求大语言模型生成答案，准确检索相关信息对 RAG 模型的效力至关重要。

Embedding 是一种在深度学习和自然语言处理（NLP）中常用的特征工程方法，本质上是将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量。其主要目的是降低数据的抽象性和复杂性，以便机器学习模型更有效地理解和处理数据，同时帮助模型理解语义关系，如单词之间的相似性、句子的情感等。 以下是几个关于 Embedding 的例子： 1. 电影推荐系统：假设存在一个电影推荐系统，用户可给电影打分，目标是预测用户未看过电影的评分。此时，每个用户和电影都可视为独特分类标签，直接处理这些高维度且稀疏的标签较困难。通过为每个用户和电影创建 Embedding（低维度向量），可捕捉用户兴趣和电影特性，进而通过比较 Embedding 来预测评分。 2. 文本分类：在文本分类任务中，Embedding 可将文本转换为适合模型处理的向量形式。 此外，在 Stable Diffusion 中，Embedding 相当于提示词打包的功能，能将大量提示词汇总到一个文件里，调用该文件就相当于输入了很多提示词，尤其在负向提示词中，当文本量很大且固定不变时，使用打包好的负向提示词 Embedding 可达到一词顶一百词的效果。 Embedding 是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离可度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。Embedding 有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中，Embedding 具有重要价值，例如从数据集中获取 Embedding 结果并保存为 csv 文件。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库去做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。 参考链接：OpenAI 官网文档 https://platform.openai.com/docs/introduction