“ 嵌入是更高層次的向量化，是智能化的；而向量化是一種數(shù)值轉(zhuǎn)化的過程，是機(jī)械式的 ”

在前面寫了幾篇關(guān)于嵌入和向量化的文章，然而在今天才發(fā)現(xiàn)之前理解的有偏差，嵌入和向量并不是一個(gè)東西，其效果雖然相似但卻并不完全一樣。

嵌入與向量化

先來思考一下向量化和嵌入是同一個(gè)東西嗎？如果不是，那他們的區(qū)別是什么？

我們都知道向量是大模型的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以說沒有向量就沒有大模型；因此，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中唯一能夠處理的數(shù)據(jù)格式就只有一種——向量。

但從實(shí)際的情況來看，向量只是最終的導(dǎo)向結(jié)果；普通數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)化為向量之前，存在著不同的情況，雖然最終的目標(biāo)都是向量，但原因和過程卻不太一樣。

在大模型技術(shù)體系中，向量化主要存在以下兩種情況：

• Embedding——嵌入
• 數(shù)據(jù)向量化

雖然兩種方式都是為了向量化，但其原因是有本質(zhì)區(qū)別的。

我們知道大模型是由一個(gè)輸入層，一個(gè)輸出層，以及一個(gè)隱藏層(包括多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層)；而其中比較特殊的兩個(gè)層就是輸入層和輸出層。

輸入層的數(shù)據(jù)并不是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)或訓(xùn)練獲得，而是由外部人為輸入的數(shù)據(jù)；因此，在輸入層有一個(gè)很重要的操作就是把這些人為輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成向量格式，然后隱藏層才能進(jìn)行處理。

而這個(gè)過程就是向量化的過程，但不知道大家有沒有發(fā)現(xiàn)這個(gè)向量化的過程有沒有特殊的地方？

首先，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的向量化過程，它只是單純的把輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示；而其中并沒有去維持輸入數(shù)據(jù)原本的語義關(guān)系。

因?yàn)樵跓o監(jiān)督學(xué)習(xí)模式下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程需要做的并不是去重建數(shù)據(jù)之間的語義關(guān)系；而是去學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)之間的語義關(guān)系。

然后經(jīng)過訓(xùn)練之后的模型，才能去理解用戶輸入數(shù)據(jù)的語義關(guān)系，然后再生成新的語義關(guān)系。

但是嵌入的過程是一個(gè)什么樣的過程？

嵌入的本質(zhì)也是數(shù)據(jù)向量化的過程，但這里有一個(gè)區(qū)別就是嵌入需要維護(hù)數(shù)據(jù)之間的語義關(guān)系；也就是說經(jīng)過嵌入之后的數(shù)據(jù)是具有語義關(guān)系的；而不是毫無關(guān)系的離散向量。

這也是為什么嵌入的過程需要使用一些經(jīng)過專門訓(xùn)練過的嵌入模型，或者其它機(jī)器學(xué)習(xí)模型；而不僅僅只是一個(gè)向量化的工具。原因就在于嵌入需要維護(hù)其語義關(guān)系。

所以，向量化和嵌入都是為了把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量格式；但嵌入的目的是捕獲數(shù)據(jù)的底層結(jié)構(gòu)或?qū)傩裕ǔＭㄟ^訓(xùn)練算法或模型習(xí)得。

“嵌入”強(qiáng)調(diào)以有意義和結(jié)構(gòu)化的方式表示數(shù)據(jù)的概念，而“向量”指的是數(shù)值表示形式本身。

??https://www.elastic.co/cn/what-is/vector-embedding#are-embeddings-and-vectors-the-same-thing??

嵌入（Embedding）和向量化（Vectorization）是機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理中的兩個(gè)重要概念，雖然它們都與將數(shù)據(jù)表示為向量有關(guān)，但在概念、應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)上有顯著的區(qū)別。

嵌入（Embedding）

定義：
嵌入是一種將高維、稀疏或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如單詞、句子、圖像）轉(zhuǎn)換為低維、密集向量的方法，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的語義或結(jié)構(gòu)信息。

特點(diǎn)：

1. 低維稠密表示：嵌入通常將數(shù)據(jù)從高維稀疏表示（如詞袋模型）映射到低維稠密空間。
2. 語義相關(guān)性：嵌入向量在低維空間中保留了數(shù)據(jù)的語義相似性（如詞語間的關(guān)系）。
3. 通過學(xué)習(xí)生成：嵌入通常由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過優(yōu)化學(xué)習(xí)得到，如詞嵌入（word2vec、GloVe）或句嵌入（BERT）。
4. 應(yīng)用領(lǐng)域：

• 自然語言處理（如單詞或句子的語義表示）
• 推薦系統(tǒng)（如用戶或物品的特征表示）
• 圖數(shù)據(jù)分析（如節(jié)點(diǎn)嵌入）

例子：

• 使用word2vec將單詞 "king" 和 "queen" 嵌入為向量，這些向量可以捕捉性別和王室關(guān)系。
• 使用BERT將句子嵌入為向量，用于捕捉句子級(jí)別的語義信息。

向量化（Vectorization）

定義：
向量化是一種將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量形式的過程，通常用于將非數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)值形式，便于機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理。

特點(diǎn)：

1. 數(shù)值化的操作：向量化主要是將原始數(shù)據(jù)表示為可以直接輸入模型的數(shù)值向量。
2. 不一定學(xué)習(xí)：向量化可以是簡單的規(guī)則轉(zhuǎn)換，而不需要通過訓(xùn)練得到。
3. 可能是高維稀疏向量：向量化的結(jié)果不一定是稠密向量，常見的高維稀疏向量化方法包括詞袋模型和TF-IDF。
4. 應(yīng)用領(lǐng)域：

• 特征工程（如將文本、圖像、或其他數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)值特征）
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理（如編碼分類變量）

例子：

• 詞袋模型將句子 "I like apples" 表示為一個(gè)詞頻向量：??[1, 1, 1, 0, 0, 0]??（假設(shè)詞匯表是??[I, like, apples, oranges, bananas, grapes]??）。
• 使用TF-IDF表示文檔特征。

核心區(qū)別

總結(jié)

• 嵌入更注重語義特征，能夠通過學(xué)習(xí)捕捉數(shù)據(jù)之間的深層關(guān)系，是一種“智能化”的表示方法。
• 向量化更注重?cái)?shù)據(jù)表示的直接性，通常是基于規(guī)則或統(tǒng)計(jì)的“機(jī)械化”過程。

兩者可以結(jié)合使用。例如，向量化生成初始特征表示，而嵌入通過深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步優(yōu)化表示質(zhì)量。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires

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