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对于大型词汇表，使用稀疏embedding可以减少内存消耗。
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对
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Embedding层输出的向量可以直接用于分类任务。
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在大模型中，embedding向量通常是预训练的，不需要再进行训练。
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Embedding向量的质量完全取决于模型的复杂度和规模。
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Embedding层只适用于文本数据，不能用于其他类型的数据。
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Embedding层在训练过程中是固定的，不会进行更新。
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在大模型中，embedding向量的维度是固定的，不能根据任务需求进行调整。
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Embedding层可以将文本数据中的每个单词或标记映射到一个唯一的向量。
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对
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大模型的embedding层通常用于将输入数据转换为高维向量表示。
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对
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大模型知识库在处理低质量或噪声数据时，能够自动过滤和纠正错误信息。
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大模型知识库在知识图谱构建中能够自动提取实体关系，形成完整的知识结构。
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