Co jsou embeddings?
Matematická reprezentace slov, vět nebo objektů jako vektory v multidimensionálním prostoru pro AI zpracování.
Definice
Embeddings jsou matematické reprezentace slov, vět, objektů nebo konceptů jako vektory v multidimensionálním prostoru, umožňující AI systémům s nimi pracovat.
Účel
Embeddings umožňují AI modelům rozumět významovým vztahům mezi slovy a koncepty, porovnávat podobnosti a vykonávat semantické operace.
Funkce
Embeddings konvertují diskrétní objekty na spojité vektory, kde blízké vektory reprezentují sémanticky podobné objekty.
Příklad
Slova "král" a "královna" budou mít podobné embedding vektory, což umožňuje AI rozpoznat jejich sémantickou souvislost.
Related
Embeddings souvisí s Vector Databases, Semantic Search, Natural Language Processing a Similarity Matching.
Chcete se dozvědět více?
Pokud vás zajímá více o Embeddings, kontaktujte mě na X. Rád sdílím nápady, odpovídám na dotazy a diskutuji o zajímavostech na toto téma, tak se nebojte zastavit. Těším se na vás!
Co znamená DRY?
DRY znamená 'Don't Repeat Yourself' a je to princip vývoje softwaru, který...
Jaké jsou SOLID principy?
SOLID principy byly představeny Robertem C. Martinem, známým také jako Uncl...
Co je Chain of Thought?
Chain of Thought (CoT) je promptovací technika, která vede AI modely k vysv...