大模型Embedding技术深度解析：效果评估与优化实践 一、大模型Embedding技术核心原理 大模型Embedding通过将离散数据（文本、图像、结构化数据）映射到连续向量空间，实现数据的高效表示与语义捕捉。其核心在于利……
一、大模型Embedding技术本质与演进路径 1.1 从词向量到上下文感知的语义革命 传统词向量技术（如Word2Vec、GloVe）通过分布式假设将词语映射为低维稠密向量，但存在两大核心缺陷：其一，无法捕捉一词多义现象（如……
