Jaka jest rola osadzeń wektorowych (vector embeddings) w dużym modelu językowym (LLM)?

Osadzenia wektorowe (vector embeddings) przekształcają słowa, frazy lub całe dokumenty w gęste wektory liczb rzeczywistych w przestrzeni wielowymiarowej. Kluczową rolą tych wektorów jest to, że semantycznie podobne fragmenty tekstu znajdują się blisko siebie w tej przestrzeni wektorowej. Dzięki temu można matematycznie porównywać teksty, np. mierząc odległość kosinusową między wektorami. Mniejsza odległość oznacza większe podobieństwo semantyczne. To umożliwia LLM-om rozumienie kontekstu, wyszukiwanie podobnych informacji, klasyfikację i generowanie spójnego tekstu. Dzielenie tekstu (tokenizacja) to inny proces. Grupowanie znaków (np. w tokeny BPE) to również część tokenizacji. Zliczanie wystąpień słów to prosta statystyka, a nie rola osadzeń wektorowych.