预训练嵌入是从大型数据集中学习到的词、短语或其他实体的向量表示，可以在不同的机器学习任务中重复使用。它们的主要重要性在于节省时间和计算资源，同时提高模型性能。开发者无需从零开始训练嵌入（这个过程需要海量数据集和大量的计算能力），而是可以利用在维基百科或 Common Crawl 等通用语料库上预训练好的嵌入。例如，Word2Vec 或 GloVe 等词嵌入通过分析文本中的共现模式来捕获语义关系（例如，“king” - “man” + “woman” ≈ “queen”）。这些嵌入为文本分类或命名实体识别等任务提供了有力的起点，减少了对大量定制训练数据的需求。
另一个关键优势是它们能够处理资源匮乏的场景。在医疗或法律科技等领域，带标签的数据通常稀缺或收集成本高昂。预训练嵌入允许模型利用通用语言模式来引导理解。例如，一个医疗聊天机器人可以使用在生物医学文献（例如 BioWordVec）上训练的嵌入来更好地识别“心肌梗死”等术语，即使任务特定数据有限也是如此。类似地，FastText 等多语言嵌入支持跨语言迁移，使在英语数据上训练的模型能够在资源较少的语言中表现良好。这种迁移学习方法在将应用程序扩展到新领域或新语言时尤其有价值，因为它无需从零开始。
最后，预训练嵌入提高了模型的一致性和泛化能力。由于它们源自多样化的大规模数据，因此编码了用较小数据集难以复制的细微上下文关系。例如，BERT 嵌入根据句子上下文动态调整，区分作为金融机构的“bank”和河岸的“bank”。这种上下文感知能力有助于模型避免在情感分析等任务中出错，因为在这些任务中，词语的含义会根据措辞而改变（例如，“not bad”与“bad”）。开发者可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等库将这些嵌入集成到 LSTM 或 Transformer 等架构中，通常只需几行代码。通过提供强大的语义基础，预训练嵌入让团队可以专注于优化任务特定层，而不是重新发明基础语言理解。