Word Embeddings

"Word embeddings" zijn een manier om woorden om te zetten in getallen zodat de computer beter kan begrijpen wat die woorden betekenen wat nuttig is bij het begrijpen & genereren van menselijke taal zoals in gesprekken met ChatGPT. Hiermee vormt het een van de belangrijke onderdelen van een Large Language Model (LLM).

Stel je voor dat elk woord een speciale code krijgt, zoals een uniek nummer, en deze codes helpen de computer te begrijpen welke woorden vergelijkbaar zijn of bij elkaar passen. Zo kunnen we de computer leren hoe woorden in zinnen samenhangen en wat ze betekenen. Dit maakt het mogelijk voor ChatGPT om betere antwoorden te genereren en menselijke taal te begrijpen. Het is een manier om taal te vertalen naar iets wat de computer kan begrijpen en verwerken.

Een voorbeeld

Stel je hebt twee zinnen:

• "De kat sprong over de muur."

• "De hond rende om de schutting."

Met "word embeddings" worden woorden omgezet in numerieke vectoren. Laten we zeggen dat de vectoren voor "kat" en "hond" in de embedding-ruimte er als volgt uitzien:

• Vector voor "kat": [0.2, 0.4]

• Vector voor "hond": [0.6, 0.1]

  
  

Hier hebben we elke vector slechts twee dimensies om het eenvoudig te houden. Merk op dat de exacte waarden willekeurig zijn voor dit voorbeeld.

Nu kan de computer met deze vectoren zien dat "kat" en "hond" vergelijkbare woorden zijn, omdat hun vectoren dicht bij elkaar in de embedding-ruimte liggen. Dit helpt de computer te begrijpen dat deze woorden met dieren te maken hebben, zelfs als ze in verschillende zinnen voorkomen.

Dus, "word embeddings" geven de computer een manier om woorden te begrijpen op basis van hun betekenis en relaties met andere woorden, wat nuttig is bij het begrijpen en genereren van menselijke taal, zoals in gesprekken met ChatGPT.