Welche Rolle spielen Vektor-Embeddings in einem großen Sprachmodell (LLM)?

Vektor-Embeddings wandeln Text in numerische Vektoren um, die die semantische Bedeutung des Textes erfassen. Dies ermöglicht es einem LLM, mathematische Operationen auf diesen Vektoren durchzuführen, um Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen Wörtern, Sätzen oder ganzen Dokumenten zu berechnen. So kann das Modell beispielsweise erkennen, dass "Hund" und "Welpe" ähnliche Bedeutungen haben, da ihre Vektor-Embeddings im Vektorraum nahe beieinander liegen. Die anderen Optionen sind nicht korrekt: Das Aufteilen von Text in kleinere Einheiten (Tokenisierung) ist ein vorbereitender Schritt, aber nicht die Rolle von Vektor-Embeddings selbst. Das Gruppieren von Zeichen als Einheit beschreibt eher die Tokenisierung oder die Behandlung von Wörtern, nicht die Vektor-Embeddings. Das Zählen von Wortvorkommen ist eine einfache statistische Methode (z.B. Bag-of-Words), die nicht die semantische Tiefe von Vektor-Embeddings bietet.