AI 및 NLP 모델이 텍스트 내에서 실제 객체 및 개념의 의미를 포착하는 데 사용하는 숫자 벡터 표현을 설명하는 용어는 무엇입니까?

임베딩은 AI 및 NLP 모델이 단어나 구와 같은 텍스트 내의 실제 객체 및 개념의 의미적 관계를 포착하는 데 사용하는 숫자 벡터 표현입니다. 이를 통해 모델은 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 이해할 수 있습니다. 토큰은 텍스트를 더 작은 단위(예: 단어 또는 하위 단어)로 분할한 것이지만, 그 자체로는 의미적 의미를 직접적으로 인코딩하지 않습니다. 모델은 임베딩을 사용하여 학습하는 전체 시스템이며, 바이너리는 일반적으로 텍스트 데이터의 의미를 나타내는 데 사용되지 않는 이진 데이터 형식을 의미합니다.