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摘要：词嵌入技术将离散文本转换为连续向量，是自然语言处理的核心技术。主要方法包括Word2Vec（CBOW和Skip-gram架构）、GloVe（基于全局共现统计）、FastText（引入子词信息）、ELMo（首次实现上下文相关）和BERT（基于Transformer的深度双向模型）。这些技术从静态嵌入发展到动态上下文相关嵌入，性能不断提升但计算成本也随之增加。其中Word2Vec和GloVe适合简单任务，FastText擅长处理罕见词，而BERT等Transformer模型在复杂任务中表现最优但资源消耗大

大语言模型是基于Transformer架构的深度神经网络，通过预训练和微调实现文本理解与生成。预训练阶段利用海量无标注数据，微调则采用标注数据优化特定任务。Transformer由编码器和解码器组成，通过自注意力机制捕捉上下文关系。其变体如BERT擅长分类任务，GPT侧重文本生成。定制化模型在数据隐私、本地部署等方面具有优势。AI作为总领域包含机器学习，而深度学习作为其子集，利用多层神经网络(如CNN、RNN)处理复杂数据模式。大语言模型代表了当前深度学习在自然语言处理中的前沿应用。