LLM（Large Language Models）大语言模型下的Embedding模型，与BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）之间存在着紧密的联系，同时也有明显的区别。1. Embedding模型：Embedding是自然语言处理中的一个重要概念，它是指将原始的高维稀疏数据转化为低维稠密数据。在深度学习模型中，Embedding通常是词嵌入（Word Embedding）或者句子嵌入（Sentence Embedding）的简称。Embedding模型的主要作用是将自然语言中的词汇或句子映射到连续的向量空间中，以便模型能够处理和理解。2. BERT模型：BERT是Google在2018年提出的一个预训练模型，全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。BERT模型的主要特点是可以捕捉到输入序列中单字的上下文信息，这是通过在双向Transformer架构中处理输入来实现。BERT通过在大量无标签文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语义信息，从而在多种自然语言处理任务上取得了很好的效果。3. 两者关系：BERT模型使用了Embedding模型。在BERT模型中，每个输入的词汇会被转换成对应的Embedding向量。这些向量包含着词汇的词义、位置信息等多重信息，然后这些向量作为BERT模型的输入进行处理。BERT模型中的Embedding向量可以通过预训练来学习，也可以使用预先训练好的Embedding向量。总的来说，Embedding模型是BERT等深度学习模型的重要组成部分，BERT模型通过Embedding模型来处理和理解自然语言文本。
