向量嵌入将数据转换为数学方程，赋予了人工智能的认知能力，但它们是如何使机器能够"学习"和"成长"的呢？
向量嵌入是什么？
向量嵌入这玩意儿，其实就是给数据穿上一件数学的外衣，让它们之间的关系和相似之处变得一目了然。这样一来，我们就能对这些数据进行数学操作和比较了，这在文本分析或者推荐系统这些地方特别有用。
现在大家聊生成性人工智能聊得挺多的，但背后的原理听起来可能有点高大上。今天咱们就来说说这里面的一个关键点，也就是向量嵌入，它可是让人工智能有了基本的学习能力，让机器学习模型不断进步的秘诀。
向量嵌入嘛，简单说就是用数学方程来表达数据的技巧。谷歌是这么定义的，把数据看成是n维空间里的点，相似的点就挨得近。懂数学的人听起来可能觉得没啥，但对于不太熟悉数学的人来说，可能就有点云里雾里了。
理解向量嵌入以及数据的数学表示
好，咱们换个说法来聊聊这个事儿。想象一下，你手头上有一碗你超爱的M&M巧克力豆，结果你家那个小调皮蛋儿，把一碗彩虹糖（Skittles）也给掺和进来了。可能有人不太了解这两种糖，它们都是那种五颜六色的糖豆，外表看起来差不多，但一个是巧克力味儿的，另一个是柑橘味儿的，这两种味道混在一起可不太搭。所以咱们得把这糖豆给分开，咱们按种类和颜色来分。绿颜色的M&M豆一堆，绿颜色的彩虹糖一堆，红颜色的M&M豆和红颜色的彩虹糖又各自一堆，以此类推。分完以后，咱们就能看到按颜色分好的M&M豆和彩虹糖，一目了然，这样新来的糖豆一看就知道该归到哪一堆了。
分糖果的时候，咱们实际上已经开始在弄出一些模式和分组了，这样一来，不同糖果之间的关系就更容易看出来，而且一旦发现新的糖果，我们也能迅速找到它应该归到哪一堆。向量嵌入就是这么个事儿，它把这种视觉上的排列转换成数学上的位置表示。简单来说，就是给每个位置一个特定的数值。
就像咱们给每个糖果根据它们的特性打分，比如它们的颜色、形状或者大小，然后根据这些分数，我们就知道每个糖果在数学上的位置了。这样一来，不管是老糖果还是新糖果，咱们都能快速地给它们找到合适的位置。
给糖果分类这事儿，其实跟向量嵌入有异曲同工之妙。你看，我们可以根据糖果的特性，比如颜色、口味，给它们一个个打分，这就像是给每颗糖果一个独特的数学标签。然后，根据这个分数，我们就知道每颗糖果应该放在哪个位置，这就是向量嵌入的核心思想，虽然实际上它比这个要复杂得多。
这种数学上的表示方法，其实就是人工智能认知能力的基础。就像人的大脑有无数神经元一样，人工智能系统通过这些嵌入来处理信息，做出决策。单个嵌入可能不起眼，但当它们数量众多，相互关联时，就能形成强大的认知网络。而当我们把这些嵌入集中存储，能快速访问和处理时，这就形成了向量数据库。
要想深入理解向量嵌入，以及它们对生成性人工智能的巨大贡献，我们就得知道它们能用来干什么，怎么创建它们，以及它们能表示哪些数据类型。简单来说，向量嵌入就是人工智能的大脑，帮助它理解和处理各种信息。
示例：使用向量嵌入
向量嵌入这玩意儿，用起来确实有点挑战，主要是因为它几乎啥数据都能表示。咱们平时在计算机科学或者编程里用的数据类型，比如字符、整数、浮点数，都是用来表示特定形式的数据。但这些类型，说白了，它们只能表示它们擅长的那类数据。
向量数据类型看起来就像是数组的升级版，能多维扩展，还能在图上指个方向。但向量真正厉害的地方在于，它能让你把任何数据都变成向量，而且这些向量还能相互比较，找出它们在多维空间里的相似之处。
咱们这么说可能还是有点抽象，感觉像是一锅乱炖。要真搞懂向量是啥，怎么用，就得聊聊Word2Vec了，这可是谷歌2013年鼓捣出来的技术。
Word2Vec这技术，就是把单词变成向量，然后用这些向量在图上画出它们的相似关系，比如同义词啥的，都能在图上看出来是一窝儿的。
Word2Vec这技术，其实就是给每个词都弄一个n维空间里的坐标，或者说，一个向量。咱们之前的例子里，用了5个维度来表示，但真正的向量嵌入可能有几百甚至几千个维度，这玩意儿太多了，咱们人脑根本想象不出来。但是，就是这些高维数据，让机器学习模型能把这些数据点联系起来，画出来，用来做语义搜索或者向量搜索这些高级功能。
在咱们说的那个图表里，你能看到，有些词因为意思差不多，就自然而然地聚在一块儿了。比如"bunny"（小兔）和"rabbit"，它们俩的关系就比跟"hamster"（仓鼠）近多了。而"bunny"、"rabbit"和"hamster"这三个词，要是看向量属性的话，它们又比跟"hutches"关系近。就是这种在n维空间里的方向感，让神经网络能处理出最近邻搜索这种功能。
向量嵌入的应用是什么？
咱们来聊聊向量嵌入怎么用。想象一下，你在看一个你喜欢的电视节目，对吧？如果我把这个节目的各种特点变成向量，然后把其他所有节目的特点也都变成向量，那我就能找出跟你现在看的节目在某些方面很像的其他节目。你看的节目越多，机器学习系统就越懂你，它就能根据你的喜好，给你推荐更多你可能喜欢的节目。
再说说搜索，比如谷歌的反向图片搜索。用向量来做这个特别快，特别方便。你上传一张图片，搜索引擎把它转换成向量，然后在这个n维空间里找到对应的位置，还能告诉你关于这张图片的其他信息。
向量嵌入的用途多得很。一旦数据变成了向量，你就能做欺诈检测啊，异常检测啊。在机器学习模型里，你可以处理数据，转换数据，做映射。聊天机器人也能用上这个，它们可以读产品文档，然后用自然语言跟用户交流，帮用户解决问题。
向量嵌入是机器学习和人工智能的核心。数据一旦变成向量，就得找个地方存起来，这个地方得能扩展，性能还得好，这就是向量数据库。数据一旦存成向量，那它的用处就大了，能支持各种各样的向量搜索场景。
创建向量嵌入
向量嵌入这事儿，其实就是把数据点转化成高维空间里的向量。咱们用3D空间来想象这个事儿，比较容易懂。比如说，咱们有三个词："cat"（猫）、"duck"（鸭子）和"mudskipper"（泥跳鱼）。咱们要看看这些动物是走路、游泳还是飞。
拿"cat"这个词来说吧。猫嘛，主要是走路，那咱们就给走路这个特性打个3分；猫也能游泳，不过大多数猫都不喜欢水，那咱们就给游泳打个1分；至于飞，咱们没听说猫还能飞的，那就给飞行打个0分。
这样，"cat"这个词在咱们这个小模型里就变成了一个向量：(Swim - 1, Fly - 0, Walk - 3)。同样的方法，咱们也能给"duck"和"mudskipper"打分，然后它们也会变成自己的向量。这些向量就能在3D空间里有自己对应的点，这就是向量嵌入的基本想法。
所以猫的数据点是：
Cat: (Swims - 1, Flies - 0, Walks - 3)
如果我们对单词"duck"和"mudskipper"做同样的事情，我们得到：
Duck: (Swims - 2, Flies - 2, Walks - 2) Mudskipper: (Swims - 3, Flies - 0, Walks - 1)
根据这个映射，我们可以将每个单词绘制到一个三维图表中，所创建的线就是向量嵌入。Cat [1,0,3]，Duck [2,2,2]，Mudskipper [3,0,1]。
一旦我们所有的离散对象（单词）都转换为向量，我们就可以基于语义相似性看到它们彼此之间的关系有多密切。例如，很容易看出所有三个单词都绘制在z轴上，因为所有这些动物都能行走。当你在图的平面上查看向量表示时，机器学习等事物的真正力量就显现出来了。例如，如果我们比较这些动物在行走和游泳方面的表现，我们可以看到猫与鸭子的关系比与泥跳鱼更近。
咱们这个例子里，用的是3D空间，挺直观的。但真正的向量嵌入，那可复杂多了，它们能在一个N维的空间里。这么多的维度，机器学习和神经网络就能用来做决策，还能搞出那种分层的最近邻搜索。
说到创建向量嵌入，有两种招儿。第一种是特征工程，这得用到专业知识，得把那些能定义向量不同点的特征给量化了。第二种方法，就是用深度神经网络来训练模型，把对象转换成向量。现在一般都爱用训练模型这个方法，因为特征工程虽然能深入理解问题，但太花时间和钱了，不好扩展。训练模型呢，能一下子生成一大堆高维的向量，成千上万的维度，给力得很。
预训练模型
预训练模型，就是那种已经训练好的模型，它们能解决一些普遍的问题，咱们可以直接拿来用，或者在它们的基础上调整一下，去解决更复杂或者特定领域的问题。这类模型对各种类型的数据都有，比如文本、图像、音频等等。
比如说，BERT、Word2Vec和ELMo这些，都是处理文本数据的预训练模型。它们已经被训练得能处理大量的文本信息，不管是单词、句子，还是一整段文字或者整个文档，都能转换成向量嵌入。
而且啊，预训练模型不只限于文本。图像和音频数据也有类似的预训练模型。比如Inception，它用的是卷积神经网络（CNN），还有Dall-E 2，用的是扩散模型。这些都是现成的工具，帮我们处理图像和生成新的图像内容。
向量嵌入可以嵌入哪些类型的事物？
向量嵌入厉害的地方就在于，它能把各种各样的数据都变成向量形式。现在用得特别多的，就是文本和图像嵌入。比如，用GPT-4这种工具搞出来的自然语言处理（NLP）聊天机器人，它们就是用文本嵌入来理解人说的话。还有像Dall-E 2这种能生成图片的处理器，它用的就是图像嵌入来理解图像信息，然后创造出新的图像。这种技术让机器能更好地理解和处理人类的语言和视觉内容。
文本嵌入
文本嵌入这东西，其实挺直观的，咱们大部分例子都是基于它。它就是从一大堆文本数据开始，比如Word2Vec这种大型语言模型，它就用维基百科这种海量的文本数据来训练。不过，文本嵌入可不光能处理这种大部头，它对任何文本数据都行，不管是啥，都能用来快速找到意思相近或者相似的内容。
比如，你想搞个聊天机器人，专门回答用户对你产品的问题，那你可以把产品手册啊、FAQs啊这些文本做成嵌入，让机器人能根据用户的问题给出答案。或者你是个烹饪爱好者，手里有一大堆食谱，你也可以用这些食谱文本搞个嵌入，然后根据你厨房里现有的食材，找出可以做的菜。文本嵌入的好处就是，它能把那些散乱的单词、句子、文档，转换成有条理的、结构化的数据。
图像嵌入
图像嵌入和文本嵌入一样，都能把图像的各个方面给表达出来。不管是一整张图，还是图里的一个像素点，图像嵌入都能帮我们把图像的特征分好类，然后用数学的方式表达出来。这样，机器学习模型就能分析这些特征，或者像Dall-E 2这样的图像生成器就能用这些特征来创造新的图像。
说到图像嵌入最常见的用途，一个是做图像分类和反向图片搜索。比如，你拍了张后院里的蛇，想知道这蛇是什么品种，有没有毒。如果你有个包含各种蛇的大数据集，你就可以把你的蛇图输入到这个蛇的向量数据库里，找出和你的图最接近的那个。通过这种语义搜索，你就可以得到最接近的那条蛇的所有"属性"，从而知道它是什么蛇，用不用提防。
还有一个用图像嵌入的例子，就是像Google Magic Photo Editor这样的自动图像编辑工具。这个工具可以用生成性AI来编辑图片，比如把背景里的人给移走，或者调整图片的构图，让图片看起来更好。
产品嵌入
向量嵌入在推荐系统里也大有用处。不管是电影、歌曲还是洗发水，啥玩意儿都能用向量嵌入来表示。电商网站用这个技术，能根据你搜的东西、点的链接、买的习惯来观察你的行为，然后给你推荐那些意思相近的东西。
举个栗子，比如说你逛你最爱的网店，给你新来的小狗挑东西。你往购物车里加了狗粮、狗链、狗碗和水碗。然后你又搜了网球，因为你想让小狗有玩具玩。但你要的是网球呢，还是狗玩具呢？如果你在宠物店里，店员一看就知道你其实是想要狗玩具，不是网球。产品嵌入就能做到这一点，它通过分析你的购物行为，用每个产品生成的向量来理解你其实是在找什么------在这个例子里，就是狗玩具，不是网球。
文档嵌入
文档嵌入这玩意儿，就是把文本嵌入的概念给放大了，用在更大的文本上，比如一整份文件或者一堆文件的集合。这种嵌入能抓住文件的整体意思，让咱们能做文件分类、聚类，还有信息检索这些活儿。比如，在公司里头，用文档嵌入可以帮助咱们根据文件的意思，从一大堆内部文件里找出需要的来。在法律行业里，也能用这个技术来分析和比较不同的法律文件。
音频嵌入
音频嵌入就像是给声音穿上一件向量的衣服。这个过程就是从音频信号里头提取出各种特征，比如音高、音色、节奏这些，然后用一种机器学习模型能处理的方式把它们表达出来。用到音频嵌入的地方可多了，比如语音识别，就是让机器能听懂你在说什么；还有根据音乐的声音特征来推荐歌曲；甚至还能从人说话的声音里头分析出情绪来。开发那些能听懂你命令的智能助手，或者根据你听歌的历史来推荐新歌的App，都离不开音频嵌入这个技术。
句子嵌入
句子嵌入就是把每个句子变成一个向量，这样就能抓住句子的意思和它用的环境。这在分析人的情绪时特别有用，因为有时候一句话里的感情很微妙，得仔细体会。句子嵌入还能让聊天机器人更懂人话，能更准确地理解用户在说什么，然后给出更好的回答。还有，在机器翻译的时候，句子嵌入也很关键，它能保证翻译出来的内容不仅意思对，而且还能保持原来句子的上下文。
词嵌入
词嵌入，这可是文本嵌入里最细致的活儿了，就是把单个词转换成向量。这样一来，词和词之间的那种微妙关系，比如谁是同义词、谁又是反义词，还有它们在不同上下文中怎么用，都能被捕捉到。这些嵌入在自然语言处理的各种任务里特别重要，像是给文本分类、建立语言模型或者生成同义词等等。
而且啊，词嵌入在搜索引擎里也很有用，它能帮助搜索引擎更好地理解你搜的词到底啥意思，然后给你提供更贴近的搜索结果。简单来说，词嵌入就是让机器更懂人话，让信息处理更精准。