嵌入在训练期间随着模型学习基于输入数据调整向量表示而演变。最初，嵌入通常用随机值或预先训练的向量初始化，并且随着时间的推移，模型微调这些嵌入以最小化损失函数。例如，在像Word2Vec这样的单词嵌入模型中，每个单词的嵌入以随机值开始，但是随着模型的训练，嵌入进化以反映单词之间的语义关系，例如在向量空间中将同义词或相关概念分组在一起。
在训练期间，使用反向传播迭代地更新嵌入，其中基于损失函数计算梯度并用于调整神经网络的权重。此过程允许嵌入更好地捕获数据的底层结构，并且模型学习生成对下游任务有用的嵌入，无论是分类，聚类还是相似性比较。
嵌入的质量随着模型暴露于更多数据而提高，并且随着时间的推移，嵌入开始在数据内编码更复杂的关系。在训练结束时，嵌入通常用于下游任务，如相似性搜索或其他机器学习应用程序，最终的嵌入反映了数据的学习结构。