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HY_NOTEBOOK
용어2

embedding

이 용어로 연결된 기록을 섹션별로 살펴봅니다.

  1. LLM Embedding Spaces

    단어(토큰)를 고차원 실수 벡터로 매핑하여 의미적 관계를 수치적 거리로 표현하는 공간. 벡터 공간에서 단어 관계가 방향과 크기로 인코딩됨. 문장 전체를 단일 벡터로 압축(Sentence Transformers 등). 이 벡터를 벡터 DB에 저장하여 시맨틱 검색 가...

    machine-learning-ai / llm-rag-engineering / llm-foundations-token-physics / llm-embedding-spaces

  2. LLM Foundations & Token Physics

    방대한 텍스트 데이터를 수리적으로 압축하여 언어의 통계적 지도를 구축하고, 문자를 수치적 단위(Token)로 분해하며 다음 단어를 예측하는 거대 언어 모델의 물리적 근간을 다룹니다.

    machine-learning-ai / llm-rag-engineering / llm-foundations-token-physics