是的，Word2Vec模型可以进行并行训练。在Word2Vec模型中，有两种典型的架构，即Skip-gram和CBOW。这两种架构都可以使用并行训练来加速训练过程。

  在Skip-gram架构中，训练过程通过预测一个目标词的上下文词来进行。并行训练的方式是将语料库分成多个小批次，在每个小批次中并行处理不同的目标词和上下文词对，然后通过反向传播算法更新模型参数。这样做的好处是可以有效地利用多核CPU或分布式系统的计算资源，加快模型训练的速度。

  在CBOW架构中，训练过程是通过给定上下文词来预测目标词。与Skip-gram相似，CBOW也可以通过并行训练来加速。在每个小批次中，可以并行处理不同的上下文词和目标词对，然后通过反向传播算法更新模型参数。

  需要注意的是，并行训练Word2Vec模型时，数据划分的方式会影响最终模型的性能。通常情况下，将数据按照语料库中词的顺序进行划分，再进行并行训练，以保持上下文的连续性。

  总而言之，Word2Vec模型可以使用并行训练的方式加速模型的训练过程，提高效率。