题目 ID: q-5528

独立Embedding模型的输入形式更加多样，可以是单词、句子，也可以是商品ID、用户行为序列、图片等不同模态的数据。输出则是一个固定维度的稠密向量（通常是一维实数数组），代表输入对象的语义。这个向量在输出后即可直接用于相似度计算或其他任务中，不需要再依赖大模型的后续层处理。独立模型的向量表示通常是静态的，即相同词或实体在任意上下文中得到相同向量；而大模型内部最后得到的向量会随着上下文动态变化。