LLM在处理多义词时，依赖contextual embeddings动态捕捉词义。不同于传统静态词向量将同一词映射为固定向量，LLM基于Transformer架构，通过自注意力机制分析句子全局语境，为每个位置生成独特表示，从而区分“bank”在 I deposited money in the bank（银行）与 The fisherman sat on the river bank（河岸）中的不同含义；或在中文中，将“苹果”在“我买了一斤苹果”（水果）与“苹果公司发布了新产品”（品牌）中准确区分。训练过程中，大规模语料的多样语境使模型隐式学习词义分布与共现模式，并在推理时利用上下文约束生成最合理的解释。这种机制虽不能完全避免歧义，但在信息密度高、语境充分的条件下，表现出接近人类的语义消歧能力。
