Llm中的嵌入是单词，短语或句子的数字表示，可以捕获其含义和关系。LLMs将每个单词或标记转换为数字向量，而不是处理原始文本。这些嵌入允许模型理解语义关系，例如同义词或上下文相似性。例如，单词 “cat” 和 “feline” 可能具有相似的嵌入，因为它们具有相似的含义。
嵌入层是LLMs的重要组成部分。它将每个标记映射到高维向量空间，其中向量之间的距离表示语言或语义关系。这有助于模型执行任务，例如识别查询中的相关信息或在对话中生成连贯的响应。
开发人员还可以将嵌入用于各种下游任务，例如聚类相似的文档或搜索相关内容。预训练的嵌入模型，如OpenAI的text-embedding-ada-002，广泛用于LLMs以外的应用，包括推荐系统和语义搜索。