Wat is de rol van vector embeddings in een large language model (LLM)?

Vector embeddings transformeren tekst (woorden, zinnen, documenten) in numerieke vectoren in een multidimensionale ruimte. Dit maakt het mogelijk om wiskundige bewerkingen uit te voeren op tekstgegevens. De afstand of hoek tussen deze vectoren vertegenwoordigt de semantische gelijkenis tussen de corresponderende tekstfragmenten. Hoe dichter de vectoren bij elkaar liggen, hoe vergelijkbaarder de betekenis. Dit is cruciaal voor LLM's voor taken zoals semantisch zoeken, classificatie, clustering en het genereren van coherente antwoorden. Optie "Tekst opsplitsen in kleinere, beheersbare stukjes data" beschrijft tokenisatie, een voorbereidende stap, niet de rol van embeddings zelf. "Karakters groeperen zodat ze als één eenheid worden behandeld" is te algemeen en onjuist; embeddings werken op tokens (woorden/subwoorden), niet primair op individuele karakters. "Elk woordvoorkomen in de invoer tellen" beschrijft een bag-of-words benadering, die de semantische context mist die embeddings wel bieden.