埋め込みモデルは、離散的な情報を連続的なベクトル表現に変換するために使用される機械学習モデルの一種です。その主な目的は、テキスト、画像、音声、コードなどの高次元データを低次元の密なベクトル空間にマッピングし、ベクトル間の距離を通してデータ間の意味的な関係性をコンピュータが測定できるようにすることです。従来のキーワードベースのマッチング手法とは異なり、埋め込みモデルはデータ内の潜在的な特徴を学習できるため、意味や構造的な関係性が類似するデータをベクトル空間内でより近い位置に配置することができます。

埋め込み技術の開発は、従来の統計的手法から深層学習による表現学習へと進化してきた。初期の単語表現手法は、主に単語頻度統計に基づくTF-IDFや、次元削減のための単語と文書の共起行列に基づく潜在意味解析（LSA）などの統計的手法に依存していた。2013年、Googleの研究者であるTomas Mikolovらは論文を発表し… ベクトル空間における単語表現の効率的な推定 本論文では、Skip-gramとCBOWという2つのニューラルネットワーク構造を用いて単語の分散表現を学習するWord2Vec手法を提案する。これにより、単語を連続ベクトル空間にマッピングし、単語ベクトル間の意味的関係を明らかにすることができる。この研究は、自然言語処理分野におけるニューラルネットワーク埋め込み手法の発展に貢献するものである。

深層学習と大規模な事前学習済みモデルの開発に伴い、埋め込みモデルは単語表現から文、文書、画像、音声、マルチモーダルデータ表現へと徐々に拡大してきました。現代の埋め込みモデルは、一般的にTransformerなどのニューラルネットワークアーキテクチャを利用し、大規模データ学習によってより豊かな意味表現能力を獲得しています。これらは、意味検索、レコメンデーションシステム、情報検索、知識ベース構築、画像マッチング、検索拡張生成（RAG）などのタスクで広く利用されています。

埋め込みモデルは、主に従来の記号表現手法が意味関係を表現する上で抱える課題に対処するものです。データを統一されたベクトル空間に変換することで、機械学習システムはベクトルの類似性に基づいてデータ間の関連性を発見し、非構造化情報の検索、分類、理解能力を向上させることができます。現在、埋め込みモデルは現代の人工知能システムの中核を成す要素となっており、大規模言語モデルアプリケーション、インテリジェント検索、クロスモーダル人工知能に不可欠なサポートを提供しています。