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Embedding
Modelle & Architekturen
Numerische Vektordarstellung von Tokens/Objekten.
Embeddings projizieren Wörter, Sätze, Bilder oder Items in dichte Vektorräume, in denen semantisch Ähnliches nahe liegt.
- Verwendung: Suche/Retrieval, Clustering, Recommender, Features für Modelle.
- Training: selbstüberwacht (z.B. Contrastive Learning) oder mit Labels.
- Praxis: Dimensionswahl, Distanzmaß, Normalisierung, Drift-Monitoring.