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可视化提示词嵌入向量在训练过程中的变化：visualize_embedding_changes

这个函数 visualize_embedding_changes 的作用是可视化提示词嵌入向量在训练过程中的变化。通过计算每个训练轮次（epoch）的嵌入向量与初始状态的余弦相似度，并绘制成折线图，可以直观地观察优化过程中向量空间的变化轨迹。

核心功能与原理

1. 余弦相似度计算：

   • 余弦相似度衡量两个向量方向的相似性，值越接近1表示方向越相似，越接近0表示方向差异越大。
   • 在提示词优化中，若相似度接近1，说明优化后的向量与初始向量差异小；若相似度下降，说明向量在训练中发生了显著变化。

2. 可视化意义：

   • 若相似度曲线快速下降后趋于稳定，说明优化过程有效且收敛。
   • 若