A Palestra sobre Gemini e história da IA generativa da Patricia Florissi fala sobre de forma bem simples e prática.
Segundo o ChatGPT:
Os embeddings de aprendizado de máquina são um tipo de representação de dados que permite que os algoritmos de aprendizado de máquina entendam e analisem melhor as relações entre diferentes pontos de dados. Os embeddings podem ser vistos como uma maneira de mapear dados de alta dimensão em um espaço de dimensão inferior, preservando as características e relações importantes entre os pontos de dados.
Os embeddings são comumente usados no processamento de linguagem natural (PLN), onde as palavras são representadas como vetores de números, permitindo que os algoritmos de aprendizado de máquina entendam as relações entre palavras e o significado por trás das frases. Por exemplo, a palavra “rei” pode ser representada como um vetor com valores como [0,2, 0,1, 0,8], enquanto a palavra “rainha” pode ser representada como [0,1, 0,3, 0,9]. A similaridade entre esses vetores pode ser usada para determinar que “rei” e “rainha” são conceitos relacionados.
Os embeddings também podem ser usados em outras aplicações, como reconhecimento de imagem, sistemas de recomendação e detecção de anomalias. Nessas aplicações, os embeddings podem ser usados para representar recursos dos dados, como as cores em uma imagem ou as preferências de um usuário, de uma maneira que permita que os algoritmos de aprendizado de máquina entendam e analisem melhor os dados.
Comparativos
Artigo sobre: https://www.marktechpost.com/2024/07/28/a-comparison-of-top-embedding-libraries-for-generative-ai/