Vad är Embeddings?

Embeddings är numeriska representationer av ord, meningar eller objekt som fångar deras semantiska betydelse.

🤖

Definition

Embeddings är numeriska vektorrepresentationer som omvandlar ord, meningar, bilder eller andra data till högdimensionella tal-arrayer som fångar deras semantiska egenskaper och relationer.

🎯

Syfte

Embeddings gör det möjligt för AI-system att förstå likheter och relationer mellan olika dataelement genom matematisk analys av deras vektorrepresentationer.

⚙️

Funktion

Liknande begrepp placeras nära varandra i det högdimensionella vektorrummet, medan olika begrepp placeras längre ifrån varandra.

💡

Exempel

Orden "hund" och "valp" har liknande embeddings, medan "hund" och "bil" har mycket olika embeddings. Text-embeddings används i sökmotorer och rekommendationssystem.

🔗

Relaterat

Vector Database, Semantic Search, Word2Vec, Transformer, RAG

🍄

Vill du veta mer?

Om du är nyfiken på att lära dig mer om Embeddings, kontakta mig på X. Jag älskar att dela idéer, svara på frågor och diskutera nyfikenheter om dessa ämnen, så tveka inte att titta förbi. Vi ses!