大模型嵌入模型主要包括以下几种：
- Word2Vec ：
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CBOW（Continuous Bag of Words） ：利用上下文单词来预测目标单词。
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Skip-gram ：利用目标单词来预测上下文单词。
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核心思想 ：通过学习单词在上下文中的分布情况来得到它们之间的相似性。
- GloVe（Global Vectors for Word Representation） ：
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基于矩阵分解 ：利用全局统计信息和局部上下文信息来构建单词之间的共现矩阵，并通过矩阵分解来得到单词的向量表示。
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优点 ：能够处理大规模的语料库，并且不需要像Word2Vec一样进行随机抽样。
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） ：
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基于Transformer ：通过预训练语言模型来获取上下文相关的词表示。
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双向 ：同时考虑单词左侧和右侧的上下文信息。
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应用 ：广泛应用于自然语言理解、生成等任务。
- GPT（Generative Pre-trained Transformer） ：
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基于Transformer ：通过预训练生成式模型来获取文本的表示。
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单向 ：主要考虑单词左侧的上下文信息。
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应用 ：广泛用于文本生成、摘要等任务。
- ERINE（Efficiently Revisited Iteratively Refined Embeddings） ：
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迭代优化 ：通过多次迭代来优化词嵌入。
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高效性 ：在计算效率和嵌入质量之间取得了平衡。
- Node2Vec ：
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图嵌入 ：将知识图中的节点（实体）表示为低维连续的向量。
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基于Word2Vec ：利用Word2Vec的CBOW和Skip-gram算法进行嵌入学习。
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应用 ：适用于图谱分析、推荐系统等任务。
这些模型各有优缺点，适用于不同的应用场景。例如，Word2Vec和GloVe适用于传统的自然语言处理任务，而BERT和GPT则在大规模语料库的学习和生成式任务中表现出色。Node2Vec则特别适用于知识图谱的嵌入表示。根据具体任务需求和数据特性，可以选择合适的模型来进行嵌入学习。
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