– 嵌入模型

通义千问确实搭载了embedding模型。这种模型主要用于将文本数据转换为高维度的向量表示，便于后续的机器学习或深度学习任务。在自然语言处理领域，embedding模型能够捕捉单词之间的语义关系，提高模型的理解和生成能力。通过词嵌入技术，相似的单词会被映射到向量空间中的相近位置，从而帮助模型更准确地理解语境和语义。