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嵌入模型是一种机器学习模型，专为将数据（如文本、图像或其他形式的信息）表示为连续、低维的向量空间而设计。这些嵌入能够捕捉数据之间的语义或上下文相似性，使得机器能够更高效地执行比较、聚类或分类等任务。

想象一下，你想描述不同的水果。与其用冗长的描述，不如用数字来表示甜度、大小和颜色等特征。例如，苹果可能是 [8, 5, 7]，而香蕉则是 [9, 7, 4]。这些数字让比较或分组相似水果变得更容易。

嵌入模型能做什么？

嵌入模型将文本、图像和音频转换为有意义的数字，并通过比较这些数字来发现模式或关联。这个过程类似于图书馆按类型或主题整理书籍，让用户更快找到所需内容。

以下是嵌入模型的日常应用场景：

文本搜索

想象你在搜索引擎中输入“最佳希腊美食”。嵌入模型会将你的查询转换为数字，并检索具有相似嵌入的文档。模型随后会显示与查询最接近的结果。

电影推荐

如果你喜欢某部电影，系统会使用嵌入模型将其（如类型、演员、氛围）表示为数字，并与其他电影的嵌入进行比较，从而推荐相似的电影。

图像与标题匹配

嵌入模型可以将一张“宁静的海上日落”图像与标题“平静海浪上的宁静日落”匹配，方法是将图像和潜在标题都转换为数值表示（嵌入）。模型会找到与图像嵌入最接近的标题嵌入，确保匹配准确。这种技术支撑了图像搜索和照片标注等工具。

分组相似物品

购物网站使用嵌入将相似产品分组。例如&#x