请教下，机器学习PAI哪些模型用户的emb数会不同啊？

在阿里云机器学习PAI平台中，用户在构建模型时，模型中的embedding（emb）数会因模型类型、数据特征以及业务需求的不同而有所差异。embedding通常是将离散的类别特征转换为连续的稠密向量表示，以便于神经网络等模型处理。以下是一些可能导致embedding数不同的场景：

1. 深度学习推荐系统模型：在构建推荐系统时，用户和物品的特征通常会被转换为embedding向量。不同的推荐系统中，用户和物品的数量不同，对应的embedding矩阵维度也就不同，因此用户的emb数（即用户特征向量维度）会随用户特征空间的大小变化。

2. 自然语言处理（NLP）模型：在词嵌入、句嵌入等任务中，embedding层的维度是人为设定的，根据词汇表大小和模型需求来确定。例如，Word2Vec、BERT等模型的embedding维度可以自由设置，不同的词汇表大小会导致用户（这里的“用户”可以理解为模型使用者）在训练时使用的emb数不同。

3. 图神经网络（GNN）模型：在处理图数据时，节点（可以视为用户）的特征也可以通过embedding层转化为低维向量表示，节点数量和embedding维度会影响最终的emb数。

4. 多模态学习：在处理包含多种类型特征的数据时，如文本、图片、语音等，每种类型的特征都有可能对应不同的emb数，用户在构建模型时根据实际数据和任务需求配置不同模态的emb维度。

综上所述，阿里云机器学习PAI平台中的模型用户在构建模型时，其emb数会根据不同模型类型、特征工程处理后的特征维度以及模型参数设定等因素而变化。