임베딩이란 무엇인가? 임베딩은 자연어 처리에서 가장 다용도로 사용되는 도구 중 하나로, 다양한 작업을 해결하는 데 유용합니다. 본질적으로 임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오 등과 같은 더 복잡한 객체를 수치적으로 표현한 것입니다. 임베딩 모델은 항상 동일한 고정 크기의 임베딩을 생성합니다. 그런 다음 각 임베딩의 유사성을 계산하여 복잡한 객체들의 유사성을 계산할 수 있습니다. 이것은 매우 많은 사용 사례를 가지고 있으며, 추천 시스템, 검색, 이상치 탐지, 원샷 또는 퓨샷 학습, 유사성 검색, 군집화, 패러프레이즈 탐지, 분류 등 많은 분야의 핵심 역할을 합니다. 현대 임베딩오늘날의 많은 임베딩 모델은 몇 가지 변환 단계로 구성됩니다. 이러한 단계를 따르는 것을 "추론"이라고 합니다. 토크..
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