Qual é o papel dos *vector embeddings* em um *large language model* (LLM)?

Vector embeddings transformam palavras, frases ou documentos em vetores numéricos de alta dimensão. Isso permite que LLMs compreendam o significado e o contexto do texto, pois a proximidade desses vetores no espaço matemático indica similaridade semântica. Assim, operações matemáticas podem ser realizadas para comparar e relacionar diferentes partes do texto, crucial para tarefas como busca de similaridade, tradução e geração de texto. Dividir o texto em partes menores (tokenização) é um passo anterior, mas não o papel direto dos embeddings. Agrupar caracteres em unidades (tokenização) também é uma etapa de pré-processamento. Contar ocorrências de palavras é uma técnica de análise de texto, mas não a função principal dos embeddings, que focam na representação semântica.