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Embeddings

Les embeddings, ou plongements en français, sont une autre façon d'encoder le texte sous forme de nombres, similaire aux tokens. Cependant, il existe quelques différences. Les embeddings peuvent représenter des mots, des phrases ou des passages entiers de texte. Mais plus important encore, les embeddings capturent la sémantique, c'est-à-dire le sens du texte encodé. Par conséquent, deux mots ayant des embeddings similaires ont un sens similaire.

Pourquoi est-ce important ?

Les embeddings sont importants parce qu'ils permettent aux modèles d'apprentissage automatique de comprendre le sens des mots et des phrases, pas seulement leur forme brute. En encodant le sens des mots, les embeddings permettent aux modèles de faire des prédictions et des analyses plus précises et plus pertinentes. Ils permettent également de mesurer la similarité sémantique entre les mots, ce qui est essentiel pour de nombreuses tâches de traitement du langage naturel.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les embeddings sont largement utilisés dans tous les domaines impliquant le traitement du langage naturel. Ils sont utilisés pour encoder du texte pour l'entrée dans les modèles d'apprentissage automatique, que ce soit pour la génération de texte, l'analyse de sentiments, la traduction automatique ou la réponse aux questions. De plus, les embeddings sont utilisés pour mesurer la similarité sémantique entre les mots ou les phrases, ce qui est utile pour des tâches comme la recherche d'informations, le regroupement de documents similaires ou la recommandation de contenu pertinent basé sur le texte.

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