Was sind Embeddings?
Numerische Darstellungen von Wörtern, Sätzen oder anderen Datenobjekten in einem mehrdimensionalen Vektorraum.
Definition
Embeddings sind numerische Darstellungen von Wörtern, Sätzen, Bildern oder anderen Datenobjekten in einem mehrdimensionalen Vektorraum, wobei ähnliche Objekte nahe beieinander platziert werden.
Zweck
Embeddings ermöglichen es Maschinen, semantische Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Objekten zu verstehen, wodurch sie für Aufgaben wie Suche, Empfehlungen und natürliche Sprachverarbeitung geeignet sind.
Funktion
Embeddings funktionieren durch das Training neuronaler Netze, um hochdimensionale Daten in dichtere, niedrigdimensionale Vektorräume zu komprimieren, während wichtige semantische Informationen erhalten bleiben.
Beispiel
In Textembeddings könnten die Wörter "Hund" und "Welpe" nahe Vektorwerte haben, während "Hund" und "Automobil" weit entfernt wären, was ihre semantische Beziehung widerspiegelt.
Verwandt
Embeddings sind fundamental für Vector Databases, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Suchmaschinen und viele moderne NLP-Anwendungen.
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