Embeddings (LLM)
Embeddings sind numerische Vektorrepräsentationen von Texten, Wörtern oder Tokens, die deren semantische Bedeutung in einem hochdimensionalen Raum erfassen. Ähnliche Bedeutungen liegen im Vektorraum nah beieinander, was für semantische Suche, Klassifikation und Clusterbildung genutzt wird.
Kategorie: Prompting & Steuerung
Embeddings sind eine fundamentale Technologie für viele Anwendungen mit Large Language Models (LLMs):
Synonyme / Tags
- Vektor-Embeddings
- Texteinbettungen
- Semantische Vektoren
Die ganze Definition im Member Hub braucht ein kostenloses Konto.