在深度学习的领域，Embedding是连接符号与连续的一座桥梁。它通过将高维离散数据映射到低维连续向量空间，为大模型提供了更好的处理能力。
在这一部分，我们将深入研究Embedding的基本概念、作用以及在深度学习中的广泛应用。
一、向量Embedding与ChatGPT大模型
ChatGPT 大模型是 OpenAI 开发的一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型。它在大规模语料库上进行了训练，可以实现连贯且富有逻辑的对话生成。ChatGPT 能够理解上下文，生成自然流畅的回复，并且在多轮对话中保持语境的连贯性。
而对于Embedding技术，那么，什么是向量Embedding?简单地说，向量Embedding是可以表示许多类型数据的数字列表。
向量Embedding非常灵活，包括音频、视频、文本和图像都可以表示为向量Embedding。
简单来说，苹果，香蕉，橘子这样的数据，是不可能直接进入到神经网络的模型，需要转化为神经网络可以接受的形式。最开始的时候，我们使用的是One-hot编码格式，one-hot编码的原理举一个简单的例子：
考虑书籍类型:“小
