公開レッスンプレビュー
AI が単語や文章を高次元空間のベクトルとしてどのように表現し、セマンティック検索、推奨、RAG を可能にするかを調べます。
このレッスンを終えると、次を理解できます:
トークン化後は、各トークンは単なる数字、つまり語彙のインデックスになります。しかし、インデックス 4,821 はモデルに 意味 について何も伝えません。 AI は、「王」と「女王」に関連性があること、または「銀行」が川岸や金融機関を意味することをどのようにして知るのでしょうか?答えは 埋め込み です。
埋め込みとベクトル データベース - AI が意味を理解する方法 の一部です AI Sprouts（芽）
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