嵌入是数据的稠密向量表示形式，能够捕捉语义意义和项目之间在连续空间中的关系。它们通过允许模型将一个领域中学到的知识转移到另一个领域，从而支持跨领域的适应，使从一个上下文到另一个上下文的泛化变得更加容易。例如，如果一个模型是在与客户评价相关的文本数据上训练的，但之后需要适应技术支持查询，嵌入可以通过对齐两个领域中的有用特征来提供帮助。这种方法在进入新领域时最小化了所需的数据和再训练量。
一个实际的例子是图像和文本嵌入。如果你有一个训练用于识别照片中物体的模型，你可以将其适应于识别图形或插图中的类似物体。通过使用嵌入，该模型可以比较不同类型图像之间的视觉特征（如形状和颜色），从而允许它在不熟悉的上下文中建立类比并做出预测。这减少了在新数据上进行大量再训练的需要，因为尽管领域发生了变化，一些学习到的特征仍然是相关的。
此外，嵌入可以通过充当不同任务之间的桥梁来促进迁移学习。例如，考虑一个在电影评论上训练的情感分析模型。如果你想将这个模型适应于社交媒体情感分析，你可以利用共享的嵌入来对齐两个领域中的情感表达。这种方法能够在新的领域中显著提高模型的性能，同时只需最小的额外训练。总之，嵌入提供了一种有价值的方式来连接各种领域，使得模型能够更高效地在这些领域之间运作，所需的努力更少。