La technique d'embedding, dans le contexte de l'intelligence artificielle et plus spécifiquement des modèles de langage comme ChatGPT, est une méthode essentielle pour traiter et comprendre de grandes quantités d'informations.
Un embedding est une représentation dense de mots, phrases, paragraphes ou même documents entiers sous forme de vecteurs de faible dimension.
Cette technique permet de capturer le sens, la sémantique et les relations entre les mots ou les phrases d'une manière que les ordinateurs peuvent efficacement traiter.
Cette méthode est cruciale pour permettre aux modèles de comprendre et de générer du texte de manière cohérente et pertinente.
Les embeddings mesurent la parenté des chaînes de texte. Les embeddings sont couramment utilisés pour :
La recherche : où les résultats sont classés en fonction de leur pertinence par rapport à une chaîne de requête.
Le regroupement : lorsque les chaînes de texte sont regroupées en fonction de leur similarité.
Les recommandations : lorsque des éléments dont les chaînes de texte sont apparentées sont recommandés.
Détection d'anomalies : identification des valeurs aberrantes présentant peu de similitudes.
Mesure de la diversité : analyse des distributions de similarité.
La classification : les chaînes de texte sont classées en fonction de leur étiquette la plus similaire.
Un embedding est un vecteur (une liste) de nombres à virgule flottante. La distance entre deux vecteurs mesure leur parenté. Les petites distances indiquent une forte parenté et les grandes distances une faible parenté.
