向量化是一种将数据或操作转换为向量的过程，以便利用并行计算和高效处理。具体来说，向量化涉及以下几个关键点：
数据转换：
向量化将非数值数据（如文本、图像、视频、音频等）转换为数值向量，以便计算机处理。这种转换通常基于规则或统计方法，不需要通过学习得到。
并行计算：
向量化利用现代计算机硬件（如CPU和GPU）对并行操作的支持，将一系列标量运算转换为单个向量或矩阵运算，从而提高计算效率。这种方法可以一次性处理多个数据点，减少循环带来的开销。
编程优化：
向量化也是一种编程和编译优化技术。编译器可以识别程序中的循环或基本块，将多个标量操作组合在一起，自动生成SIMD（单指令多数据）或向量指令，从而提高执行效率。
应用领域：
向量化在AI大模型中尤为重要，例如在知识库对话、嵌入（Embedding）等场景中。任何需要输入到大模型的数据都需要进行向量化，同时需要记录语义关系的操作也需要向量化。
优势：
向量化编程能够显著提高代码的执行效率，使代码更加简洁和易于理解。它通过使用数组或矩阵运算来代替显式循环，从而加速计算过程。
总结来说，向量化是一种强大的数据处理和计算优化技术，通过将数据转换为向量形式，并利用并行计算和编译器优化，能够大幅提升计算效率和代码质量。