词编码模型怎么进行训练的，输出输入是什么，标签是什么

词编码模型的训练本质是通过数据驱动的方式，将离散的文本符号映射为连续的语义向量。

一、训练机制：从符号到向量的映射逻辑

1. 核心目标

将单词/子词（Token）映射为低维向量，使语义相关的词在向量空间中距离更近。例如：

• “国王”向量 - “男人”向量 + “女人”向量 ≈ “王后”向量
• 中文“**苹果”与英文“apple”**的向量在跨语言模型中具有高相似度

2. 训练范式

• 自监督学习：利用文本自身的共现关系生成标签（如预测上下文词）。
• 监督学习：使用**人工标注数据（如指令-响应对）**调整向量。
• 对比学习：显式拉近正样本对（如“猫”和“狗”），推开负样本对（如“猫”和“桌子”）。