Quel terme décrit les représentations vectorielles numériques que les modèles d'IA et de PNL utilisent pour capturer la signification d'objets et de concepts du monde réel dans un texte ?

Les embeddings sont des représentations vectorielles numériques de mots, de phrases ou d'autres entités textuelles. Ils capturent les relations sémantiques et contextuelles, permettant aux modèles d'IA et de PNL de comprendre la signification des concepts du monde réel. Les tokens sont les unités de base du texte après la tokenisation (mots, sous-mots ou caractères), mais ils ne représentent pas intrinsèquement la signification sémantique. Les modèles sont les architectures d'IA elles-mêmes (par exemple, un transformeur) qui utilisent les embeddings, mais ne sont pas les représentations numériques. Les binaires sont des données sous forme de 0 et de 1, un format de stockage général, et non une représentation sémantique spécifique au texte.