1. 首先，给出一个清晰的定义 (What)

可以先简单解释一下你对Embedding的理解。

• 核心思想： Embedding是一种将离散的、高维的分类数据（比如文字、图片、用户ID等）转化为低维、连续的向量表示的技术。这种向量能够捕捉到原始数据之间的语义关系。

• 目的： 主要目的是为了让计算机能够更好地理解和处理这些复杂的、非结构化的数据，从而提升下游任务（如文本分类、推荐系统等）的效果。相似的物体在向量空间中的距离会更近。

2. 然后，分类介绍主流的Embedding方法 (How)

这是回答的核心部分。你可以按照技术发展的脉络或者应用对象的不同来进行分类介绍，这样显得更有条理。

类别一：静态词嵌入 (Static Word Embeddings)

这是早期的经典方法，特点是每个词的向量表示是固定的，不会根据上下文变化而改变。

• Word2Vec: 由Google提出的经典模型，包含两种训练模式：

  • CBOW (Continuous Bag-of-Words): 根据上下文词来预测中心词。

  • Skip-Gram: 根据中心词来预测上下文词。

• GloVe (Global Vectors for Word Representation): 由斯坦福大学开发，它结合了全局统计信息（共现矩阵）和局部上下文窗口的优势来生成词向量。

• FastText: 由Facebook提出，它在Word2Vec的基础上进行了扩展，引入了字符级别的n-gram信息。这使得它能为未登录词（OOV, Out-of-Vocabulary）生成向量，并且对于罕见词的处理效果更好。

类别二：动态/上下文相关的词嵌入 (Contextualized Word Embeddings)

这类方法是现代大模型的基石，其核心特点是一个词的向量表示会根据其所在的上下文语境动态变化，从而解决了“一词多义”的问题。

• ELMo (Embeddings from Language Models): 利用双向LSTM对整个句子进行建模，产生的词嵌入是上下文敏感的。

• 基于Transformer的模型 (Transformer-based Models): 这是当前大模型的主流。

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 通过双向Transformer编码器进行预训练，能够同时捕捉词汇的左右上下文信息。[10] BERT的输出可以作为非常高质量的动态词嵌入。

  • GPT系列 (Generative Pre-trained Transformer): 采用自回归的方式进行预训练，同样能产生上下文相关的嵌入。

  • 其他变体: 还可以提及一些BERT的改进模型，如RoBERTa, ALBERT, XLNet等，它们在不同方面对BERT进行了优化。

类别三：超越词汇的Embedding

Embedding技术早已不局限于单词，可以扩展到句子、文档甚至其他类型的数据。

• 句子/文档嵌入 (Sentence/Document Embeddings):

  • 简单方法: 比如将句子中所有词的词向量进行平均或加权平均。

  • Doc2Vec: 是Word2Vec到文档级别的扩展，可以为整个段落或文档生成一个统一的向量。

  • Sentence-BERT (SBERT): 在BERT的基础上进行修改，使用孪生网络（Siamese Network）结构，专门用于生成高质量的句子向量，非常适合做语义相似度计算。

• 图嵌入 (Graph Embeddings): 用于学习图中节点或边的向量表示，捕捉图的结构信息。常见的算法有DeepWalk, Node2Vec等。

• 多模态嵌入 (Multimodal Embeddings):

  • 图像嵌入: 使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，得到的特征向量就是图像的嵌入。

  • 音视频嵌入: 同样可以使用深度学习模型将音频或视频信号转化为向量表示。

3. 结合大模型的背景进行阐述 (Why & Where)

在提到了上述方法后，一定要把话题拉回到“大模型”这个背景上，这会是加分项。

• 大模型中的应用: 现代大语言模型（LLMs）的强大能力很大程度上就建立在高质量的上下文相关嵌入之上。模型的输入层（Embedding Layer）负责将输入的token序列转换为向量。

• Embedding与大模型知识: 在大模型应用开发中，Embedding有新的价值。例如，在构建知识库或RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统时，我们会先把外部文档通过Embedding模型（如text-embedding-ada-002）转换成向量，存入向量数据库。 当用户提问时，再将问题也转换为向量，通过计算向量相似度来检索最相关的知识，最后将这些知识和问题一起提交给大模型，以生成更准确的回答。

4. 总结与展望 (Summary & Future)

最后，可以做一个简短的总结，并可以适当展望一下未来的发展方向。

• 总结: Embedding技术从静态到动态，从单一模态到多模态，不断地在发展。

• 展望: 未来的Embedding可能会更加关注效率、可解释性以及如何更好地融合多模态和世界知识。

回答示例框架

面试官您好，关于Embedding的方式，我的理解主要可以分为几个大的类别和发展阶段：

首先，最基础的是静态词嵌入。 它的特点是每个词的向量是固定的。这里面最经典的就是Word2Vec、GloVe和FastText。Word2Vec通过上下文预测中心词或反之来学习，GloVe则结合了全局统计信息，而FastText通过引入n-gram解决了未登录词的问题。

其次，也是现在大模型时代的核心，是动态或上下文相关的词嵌入。 这类方法解决了静态嵌入无法处理一词多义的问题。代表模型就是基于Transformer架构的BERT和GPT系列。它们能够根据一个词在句子中的具体语境，动态地生成不同的向量表示，极大地提升了模型对语言的理解能力。

除了对词进行嵌入，Embedding技术也扩展到了更大的粒度，比如句子和文档。 简单的方法可以对词向量做平均，更高级的有像Doc2Vec，以及现在做语义搜索时非常流行的Sentence-BERT，它能生成高质量的句子向量。

当然，Embedding的应用远不止文本。 在多模态领域，我们可以用CNN等模型对图像、音频进行嵌入；在图结构数据中，也有像Node2Vec这样的图嵌入方法。

最后，结合现在的大模型应用，Embedding扮演着至关重要的角色。 一方面，它是大模型理解输入文本的基础；另一方面，在构建像RAG这样的外部知识库增强应用时，我们需要用专门的Embedding模型（比如OpenAI的text-embedding-ada-002）将知识文档向量化，存入向量数据库，从而实现高效的语义检索，为大模型提供精准的参考信息。

总的来说，我认为Embedding技术是整个深度学习领域，尤其是自然语言处理的基石之一，并且它仍在不断发展。