一文读懂Embeding技术

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原标题：一文读懂Embeding技术

关键字：向量,数据,模型,维度,技术

文章来源：大数据文摘

内容字数：6048字

内容摘要：大数据文摘受权转载自数据派THU作者：陈之炎编辑：王菁Embedding 技术是一种将高维数据映射到低维空间的方法，通常用于将离散的、非连续的数据转换为连续的向量表示，以便于计算机进行处理。这种技术广泛用于自然语言处理（NLP）、图像处理、推荐系统和其他机器学习应用中，以方便大语言模型处理输入数据。Embedding 技术将原始数据从高维度空间映射到低维度空间，有助于减少数据的复杂性和计算资源的需求，并提高模型的训练和推理效率；Embedding 向量是连续的，因此可以在数学上进行操作，如向量加法、减法和点积等。这使得模型能够更好地理解数据之间的关系；Embedding 技术通常会捕获数据的语义信息。在 NLP 中，这意味着相似的单词或短语在嵌入空间中会更接近，而不同的单词或短语会远离彼此。这有助于模型理解语言的含义和语义关系。嵌入向量通常是可训练的，它们可以通过反向传播算法与模型一起训练…

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作者简介：普及数据思维，传播数据文化