大模型火热，当你与用户、研发交流，或者阅览网络文章时，经常会碰到”Embedding“一词，没有做过开发的同学一定是较为困惑，而当你去搜索时，各类教程大多是一大堆数学公式，晦涩难懂，无法直指要害。
我们为什么使用Embedding
在讲什么是Embedding之前，我们先给出Embedding的应用场景。
人类在理解语言方面一直表现出色。对于人类来说，理解单词之间的关系是轻而易举的。例如，我们能够理解“国王”和“王后”、“男人”和“女人”、“老虎”和“母虎”之间存在某种特定的关系。但对于计算机来说，这项任务可能并不简单。许多机器学习算法以及几乎所有的深度学习架构都无法直接处理字符串或原始文本。它们需要将输入转换为数字形式，以便执行分类、回归等各种任务。
这是因为机器学习模型，尤其是基于数学优化的模型，需要数值数据来进行计算和学习。原始文本数据，如单词、句子或文档，是离散的符号序列，这些符号序列不能直接用于数学运算。计算机如何能够理解这些关系呢？为了使机器学习模型能够处理这些数据，必须将文本转换为模型可以理解的数值形式，这就是Embedding在自然语言处理（NLP）中发挥作用的地方。
在计算机领域，“向量”一词指的是一个有序的数字序列——类似于列表或数组。通过将一个单词或更长的文本段落嵌入为一个向量，它就变得可以被计算机处理，之后，例如，计算机就可以计算两段文本之间的相似度。Embedding通过将每个单词或短语映射到一个固定长度的数值向量（通常是高维空间中的点），将文本数据转换为数值数据，使得计算机能够在多维空间中表示和理解单词的语义。这些向量捕捉了单词的语义信息，使得模型能够在向量空间中进行数学运算，比如计算向量之间的距离或相似度，从而理解单词之间的关系。例如，与“国王”和“王后”相关的向量在空间中会彼此靠近，因为它们代表了相似的概念，即统治阶级的男性和女性成员。
通过这种方式，单词嵌入帮助计算机识别和学习单词之间的复杂关系。这对于执行各种NLP任务至关重要，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。通过训练，计算机可以学会识别单词之间的模式和关系，从而在没有明确编程的情况下，对语言进行更深层次的理解。这种技术的进步使得计算机能够更好地与人类沟通，并在各种语言任务中提供帮助。
什么是Embedding
Embedding(嵌入)是一种数据表示方式，以特殊代码的形式帮助计算机理解单词及其含义。它们就像一种快捷方式，保留了重要信息并去除了噪音。
Embedding的核心概念是语言中使用的每个词都可以由一组实数（向量）表示。他们已经学习了 n 维空间中文本的表示，其中具有相同含义的单词具有相似的表示。这意味着两个相似的单词在向量空间中放置得非常接近，几乎具有相似的向量表示。因此，在构建词嵌入空间时，目标是捕获该空间中的某种关系，无论是含义、形态、上下文还是其他类型的关系。
Embedding可以将所有数据类型（文本、图像、音频文件等）存储在向量（浮点数数组）中。例如，句子“通过这篇文章帮助AI爱好者”可以用数组[0.0066534288, 0.897610, -0.00897678, …, 0.00988783]来表示。这些数字只能由负责的变换模型理解；它们就像一种秘密代码，代表单词及其含义。现在问题是，Embedding如何帮助识别单词之间的相似性以及它们如何对大局做出贡献。这里，我们对向量的理解就派上用场了。向量之间的距离定义了两个单词之间的相似性。小距离表示高度相关，大距离表示低相关。
虽然我们的重点在这里是单词嵌入，但值得注意的是，其他嵌入也可以包括图像和图形。因此，嵌入用于文本分类、摘要、翻译和生成，以及图像和代码生成。
下面是Word Embedding的几个特征
- 每个单词都有一个独特的单词嵌入（或“向量”），这实际上只是每个单词的一系列数字。
- 单词嵌入是多维的；对于一个好的模型来说，嵌入的长度通常在50到500之间。
- 对于每个单词，嵌入捕捉了该单词的“含义”。
- 相似的单词最终会有相似的嵌入值。
这些特点使得单词嵌入成为理解和处理自然语言的强大工具。通过将单词转换为数值向量，计算机能够执行诸如语义分析、情感识别和文本相似性比较等任务。这种表示方法使得机器能够更好地理解和预测单词之间的关系，从而在自然语言处理和其他人工智能应用中发挥关键作用。
更通俗的理解Embedding
想象你有一个大盒子，里面装满了五颜六色的积木。每个积木代表一个单词，比如“西瓜”、“狗”或者“球”。现在，我们想要根据每个单词的含义给每个积木涂上特殊的颜色。所以，当我们看到单词“西瓜”时，我们会用一种水果般的、多汁的红色来给它的积木上色。当我们看到单词“狗”时，我们会用一种不同的颜色，比如棕色，这种颜色给人一种活泼的感觉。
这些彩色的积木就像单词嵌入。它们帮助我们理解每个单词的含义以及它与其他单词的关系。所以，当我们玩这些积木并将它们组合在一起时，我们可以看到哪些单词搭配得很好，就像用积木搭建出酷炫的结构一样。这种比喻说明了单词嵌入如何在多维空间中表示单词，使得具有相似含义的单词在向量空间中彼此接近，从而帮助机器学习模型捕捉和理解单词之间的语义关系。
