Qual è il ruolo degli embedding vettoriali in un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)?

Gli embedding vettoriali trasformano parole o frasi in vettori numerici in uno spazio multidimensionale. Questa rappresentazione permette di misurare la somiglianza semantica tra diversi pezzi di testo tramite calcoli matematici, come la distanza del coseno. Ad esempio, parole con significati simili avranno vettori vicini. Le altre opzioni sono errate: "Dividere il testo in pezzi di dati più piccoli e gestibili" descrive la tokenizzazione. "Raggruppare i caratteri in modo che siano trattati come una singola unità" non è lo scopo principale degli embedding, che operano a livello di token o parole. "Contare ogni occorrenza di parola nell'input" è una funzione di conteggio delle parole, non degli embedding.