近日，人工智能领域的吴恩达推出了一门全新的短期课程 ——《嵌入模型：从架构到实现》。这门课程专注于嵌入模型的构建、训练以及在语义搜索系统中的实际应用。在不少大型语言模型（LLM）应用中，单一的嵌入模型常用于处理问题和答案。为了解决这一问题，吴恩达在课程中引入了双编码器架构（BERT），这种方法通过为问题和答案使用不同的嵌入模型，更好地匹配到准确的答案。
这门课程的目标是让学习者学会使用、构建和训练双编码器模型。具体内容包括：
- 了解什么是词嵌入，以及它们在自然语言处理中的重要性。
- 从传统的词嵌入到 BERT，探讨嵌入如何考虑每个词的上下文。
- 使用对比损失来训练双编码器模型，一个编码器用于嵌入问题，另一个用于嵌入回答。
- 比较双编码器和单编码器在搜索相关性上的表现，分析其优劣。
词嵌入是一种将词语转换成向量的技术，让计算机更好地理解和处理自然语言。通过词嵌入，语义相似的词在向量空间中会离得很近，这样可以有效捕捉到词语之间的关系。这项技术在文本分类、情感分析和机器翻译等自然语言处理任务中应用广泛。词嵌入技术经历了不少升级，从早期的词袋模型发展到现在的上下文感知模型。像 Word2Vec 和 GloVe 这些传统方法，主要通过统计词语共现信息来生成词向量，不过它们对多义词的处理有点力不从心。后来，BERT（双向编码器表示）出现了，它通过双向 Transformer 架构引入了上下文感知的词嵌入，能更好地理解词语在不同上下文中的含义。
双编码器模型由两个独立的编码器组成，分别处理问题和答案。通过对比损失函数进行训练，让相关的问答对在向量空间中距离更近。尽管问题编码器和答案编码器结构相似，但在训练过程中它们会学习到不同的特征，从而提升模型的检索性能。双编码器模型在语义搜索系统中的应用非常广泛。比如，在电商平台上，双编码器模型可以用于商品推荐，更精准地理解用户的搜索意图，从而提供更贴心的推荐结果。在医疗领域，它可以帮助医生快速检索相关病例，提高诊断效率。
在这部分课程中，学员将动手学习如何使用、构建和训练双编码器模型。具体步骤如下：
- 学员会了解如何在实际应用中使用双编码器模型。这种模型通过分别为问题和答案使用不同的嵌入模型，能更精准地匹配到正确的答案。
- 课程会详细讲解如何从零开始构建一个双编码器模型。学员将学会如何定义模型架构、选择合适的嵌入方法，并配置模型参数。
- 课程将介绍如何使用对比损失来训练双编码器模型。一个编码器用于嵌入问题，另一个用于嵌入回答。这样训练出来的模型能更好地理解问题和答案之间的关系。
在动手实践中，学员可能会遇到一些常见问题，比如模型训练不收敛、嵌入效果不佳等。课程会提供相应的解决方案，帮助大家顺利完成模型的训练和优化。
为了帮助学员更好地理解双编码器模型的优势，课程还会通过实际案例进行分析：
- 课程将展示如何使用双编码器模型构建一个语义搜索系统。通过对比单编码器和双编码器的检索效果，学员将能看到双编码器在搜索相关性上的提升。
- 在这个实例中，课程会演示如何使用双编码器模型改进问答系统的性能。通过为问题和答案分别使用不同的嵌入模型，系统能够更准确地匹配到相关答案。
通过这些实例分析，学员将理解双编码器模型的实际应用场景和优势，掌握如何在自己的项目中应用这项技术。