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[GPT] Vectors

Embedding 사람이 읽는 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자들로 변환하는 작업 벡터 vectorization[벡터화] 작업을 의미 문서마다 각각의 벡터를 만듬 openAI의 embedding 모델은 최소 1000 차원의 벡터를 제공 예 남성성 | 여성성 | 왕족성 왕 | 0.9 | 0.1 | 1.0 여왕 | 0.1 | 0.9 | 1.0 남자 | 0.9 | 0.1 | 0.0 여자 | 0.1 | 0.9 | 0.0 단어를 차원으로 표현할때의 장점 다른 단어를 얻기 위해 가진 차원을 더하거나 빼서 새로운 단어를 만들 수 있다. 예를들어 왕 - 남자 = 0.0 | 0.0 | 1.0 = 왕족 왕족 + 여자 = 0.1 | 0.9 | 1.0 = 여왕 이처럼 벡터에 대한 검색작업을 할수 있으며 이는 유사성을 찾..

python 2024.04.03
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