임베딩활용1 [인공지능] LLM에서의 임베딩(Embedding) 개념 LLM에서의 임베딩(Embedding) 개념임베딩(Embedding)은 고차원 데이터를 저차원의 연속적인 벡터 공간으로 변환하는 방법입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)에서는 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환해 단어, 문장, 또는 문서의 의미와 문맥을 이해하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이 벡터는 임베딩 공간에서 특정한 의미 구조를 가지며, 유사한 의미의 단어나 문장이 가까운 위치에 배치됩니다.왜 임베딩이 중요한가?LLM은 자연어를 수치로 변환해 계산을 수행하므로, 텍스트 데이터를 수치형 벡터로 변환하는 과정이 필수적입니다. 임베딩은 다음과 같은 장점 때문에 LLM에서 중요한 역할을 합니다.의미 보존: 유사한 의미를 가진 단어들은 임베딩 공간에서 가까운 위치에 매핑되어, 의미적 관계를 보존합니다... 2024. 11. 20. 이전 1 다음