自监督学习 (SSL) 通过使模型能够从未标记的数据中学习有用的表示，在嵌入生成中起着至关重要的作用。在SSL中，模型通过利用数据本身的结构来生成自己的标签，从而使其无需人工注释标签即可学习特征。例如，在文本的情况下，模型可以通过预测句子中缺失的单词来学习嵌入 (如在诸如BERT的掩蔽语言模型中)，这使得它能够捕获单词之间的语义关系。
在嵌入的上下文中，SSL有助于创建对下游任务 (如分类、检索或生成) 有用的高质量表示。通过从数据的内在结构中学习，SSL生成的嵌入可以更好地泛化，因为与传统的监督学习方法相比，该模型从数据中捕获更丰富，更细微的特征。例如，在大量未标记文本上训练的SSL模型可以学习有意义的单词或句子嵌入，即使对于可能未在训练数据中显式标记的稀有单词或上下文也是如此。
SSL从大量未标记数据中生成嵌入的能力使其在标记数据稀缺或获取成本昂贵的领域中非常受欢迎。在计算机视觉和自然语言处理等领域，自我监督学习可以生成强大的嵌入，可以针对特定任务进行微调，从而减少对大量标记数据集的需求，并提高模型在不同应用中的性能。