文本embedding模型是一種將高維度的數據（如文字、圖片、視頻）映射到低維度空間的過程。這種映射使得輸入的數據可以被表示成一個連續的數值空間中的點，從而能夠表示單詞或語句的語義。以下是關於文本embedding模型的一些信息：
歷史概要：Embedding的概念可以追溯到20世紀中葉，Harris提出了分散式語義理論。到20世紀80年代，人們開始嘗試用神經網路來學習單詞的embedding表示。自2010年以來，隨著深度學習技術的發展，出現了以Word2Vec、GloVe、FastText為代表的靜態向量Embedding和使用ELMo、GPT、BERT為代表生成上下文相關的動態向量embedding。
在大模型中的價值：Embedding向量包含語義信息，含義越相近的單詞，embedding向量在空間中的位置也越相近。實值向量embedding可以通過從大量的數據中學習單詞的語義和上下文信息，從而可以進行向量運算和在不同自然語言處理任務中共享和遷移。
在AI繪畫中的套用：Embedding模型也可以用於提高AI繪畫效果，將一組圖片的特徵提取出來，保存為一個小檔案，然後在生成圖片時，通過輸入關鍵字來激活這個檔案，從而實現風格的轉換或人物的還原。
以上信息提供了關於文本embedding模型的基本介紹和其在不同領域的套用，希望對你有所幫助。