従来のone-hotエンコーディングと大規模言語モデルを用いた埋め込み表現を組み合わせることで、性能向上の可能性は十分にあります。one-hotエンコーディングは、カテゴリカルデータを数値化する際に広く用いられていますが、各カテゴリ間の関係性を無視してしまうため、情報の損失が生じることがあります。一方、LLMを用いた埋め込み表現は、カテゴリ間の意味的な距離や関係性を考慮することができるため、より豊かな情報を提供します。これにより、機械学習モデルは、データの背後にあるパターンや相関関係をより正確に捉えることができ、予測精度の向上が期待できます。したがって、両者を組み合わせることで、従来の手法に比べてより高い性能を発揮する可能性があります。