Hvad er embeddings?
Numeriske repræsentationer af ord, sætninger eller objekter i et flerdimensionelt rum, der fanger semantisk betydning og relationer.
Definition
Embeddings er numeriske repræsentationer (vektorer) af ord, sætninger eller andre data i et flerdimensionelt rum, hvor lignende elementer placeres tæt på hinanden baseret på deres betydning eller karakteristika.
Formål
Embeddings har til formål at konvertere tekst og andre data til numeriske formater, som AI-modeller kan behandle, samtidig med at de bevarer semantisk betydning og relationer.
Funktion
Embeddings fungerer ved at træne modeller til at lære, hvilke ord eller begreber der er relaterede, og derefter tildele dem koordinater i et højdimensionelt rum baseret på disse relationer.
Eksempel
Ordene "konge" og "dronning" ville have embeddings tæt på hinanden, og distancen mellem "mand-kvinde" ville være lig distancen mellem "konge-dronning".
Relateret
Embeddings er grundlæggende for vector databases, semantic search og mange machine learning modeller.
Vil du vide mere?
Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Embeddings, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!
Hvad betyder Niko-Niko?
Niko-Niko kalenderen er et visuelt værktøj, der bruges til at spore et team...
Hvad er AI Memory?
AI Memory (Hukommelse) er AI-systemers evne til at fastholde, gemme og genk...
Hvad betyder mindset?
Mindset, eller mentalitet, er et sæt af etablerede holdninger, overbevisnin...