Embeddingsとは何ですか？
単語、文、画像などのデータを高次元のベクトル空間で数値表現に変換する手法。
定義
Embeddings（エンベディング）は、単語、文、画像、その他のデータを機械学習モデルが処理できる高次元の数値ベクトルに変換する技術です。意味的類似性がベクトル空間での距離として表現されます。
目的
エンベディングは、機械がテキストや他のデータの意味的関係を理解し、類似性検索、分類、推薦システムなどのタスクを効果的に実行できるようにすることを目指します。
機能
エンベディングは、訓練されたニューラルネットワークを使用して、入力データを固定サイズのベクトルに変換します。類似した意味を持つデータは、ベクトル空間で近い位置に配置されます。
例
Word2Vec（単語埋め込み）、BERT embeddings（文脈化された単語表現）、OpenAI のtext-embedding-ada-002、画像のCLIP embeddings、音声のembeddingsなどがあります。
関連
エンベディングはベクトルデータベース、意味検索、RAG、自然言語処理、機械学習と密接に関連しています。
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