大規模言語モデルの事前学習データの違いは、埋め込み表現の質に大きな影響を与えます。事前学習データの質や多様性が高いほど、モデルはより多くの文脈や意味を学習し、より精度の高い埋め込み表現を生成することができます。例えば、特定の業界やドメインに特化したデータセットで事前学習されたモデルは、その分野における専門用語や文脈をよりよく理解し、より適切な埋め込みを生成することが期待されます。一方で、一般的なデータセットで事前学習されたモデルは、特定のドメインにおけるニュアンスや特異性を捉えきれない可能性があります。このため、埋め込み表現の質を向上させるためには、対象とする問題に関連するデータでの事前学習が重要です。したがって、事前学習データの選定は、埋め込み表現の質を左右する重要な要素となります。