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Embedding模型选型与效果对比

📚 共计 30 章节

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Embedding模型概述

什么是Embedding、Embedding在NLP中的作用、从词袋模型到分布式表示的演进。

经典词向量模型

Word2Vec原理（CBOW与Skip-gram）、GloVe原理、FastText原理与特点。

词向量经典

上下文感知的Embedding

ELMo模型原理、动态词向量的概念、ELMo与静态词向量的对比。

Transformer与预训练模型

Transformer架构核心（Self-Attention）、BERT的Embedding机制、的Embedding机制。

Transformer预训练

Sentence Embedding与对比学习

Sentence-BERT原理、对比学习在Embedding中的应用、SimCSE模型详解。

句向量对比学习

多模态与跨模态Embedding

CLIP模型原理、多模态对齐技术、图文检索中的Embedding应用。

Embedding模型的评估方法

内在评估（词类比、词相似度）、外在评估（下游任务）、MTEB基准介绍。

Embedding模型的选型策略

任务类型匹配、模型规模与效率权衡、领域适配与微调。

Embedding模型的部署与优化

模型量化、蒸馏技术、向量数据库（Milvus、FAISS）集成。

实战案例：文本相似度计算

基于Sentence-BERT的语义相似度、余弦相似度与欧氏距离对比、大规模文本去重方案。

实战相似度

实战案例：语义搜索系统

基于Embedding的检索流程、稠密检索vs稀疏检索、混合检索策略。

实战案例：推荐系统中的Embedding

用户与物品的向量化、协同过滤与Embedding结合、实时推荐架构。

实战案例：聚类与主题发现

基于Embedding的文本聚类、K-means与HDBSCAN对比、主题演化分析。

实战案例：少样本学习与零样本分类

基于Embedding的少样本分类、原型网络思想、零样本分类实现。

实战少样本

实战案例：Embedding可视化

t-SNE与UMAP降维、向量空间可视化分析、模型行为诊断。

实战可视化

前沿趋势：大语言模型时代的Embedding

LLM作为Embedding模型、 API、开源Embedding模型对比。

前沿趋势：多语言与跨语言Embedding

mBERT、XLM-R、LaBSE模型、跨语言迁移能力评估。

前沿多语言

前沿趋势：代码与结构化数据Embedding

CodeBERT、GraphCodeBERT、结构化数据向量化。

前沿趋势：长文本与文档级Embedding

Longformer、BigBird、文档级表示学习。

前沿长文本

前沿趋势：可解释性与公平性Embedding

Embedding的偏见检测、可解释性方法、公平性评估。

前沿公平性

模型对比：Word2Vec vs GloVe vs FastText

训练效率、语义捕获能力、OOV处理对比。

对比词向量

模型对比：BERT vs RoBERTa vs ALBERT

架构差异、训练策略、性能与效率权衡。

模型对比：Sentence-BERT vs SimCSE vs Contriever

对比学习范式、训练数据需求、检索性能。

对比句向量

模型对比： Embeddings vs Cohere Embeddings vs 开源模型

API成本、性能、可控性。

模型对比：稠密向量 vs 稀疏向量 vs 混合向量

存储开销、检索速度、精度对比。

对比向量类型

模型对比：通用Embedding vs 领域专用Embedding

BioBERT、SciBERT、LegalBERT等。

模型对比：小模型 vs 大模型

TinyBERT vs DistilBERT vs BERT-base vs BERT-large。

模型对比：CPU推理 vs GPU推理 vs 专用硬件

延迟、吞吐量、成本分析。

模型对比：离线Embedding vs 在线Embedding

预计算策略、实时更新、缓存机制。

课程总结与未来展望

Embedding技术演进路线、关键选型决策框架、学习资源推荐。