词向量

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LLM资料：中文embedding库理解LLM，就要理解Transformer，但其实最基础的还是要从词的embedding讲起。毕竟计算机能处理的只有数字，所以万事开头的第一步就是将要处理的任务转换为数字。

【NLP】如何实现快速加载gensim word2vec的预训练的词向量模型通过以下代码，实现加载word2vec词向量，每次加载都是几分钟，效率特别低。（1）方案一第一次加载后保存为能够快速加载的文件，第二次加载就能快读读取。

词表示：语言与计算的桥梁在自然语言处理领域，词语的表示是一个基本挑战。将词语转换为计算机可以理解的符号，衡量词语之间的相似度，捕捉它们之间复杂的关系，是使机器能够理解和处理人类语言的关键任务。在本文中，我们将探讨各种词表示的方法，它们的优势、局限性以及为解决这些挑战而演变的技术。

酸甜小龙虾

pytorch nn.Embedding 读取gensim训练好的词/字向量（有例子）*也许看了上面你依然会一脸懵（别着急，下面给你举个例子）