AI 요약관련 정보

• LLM은 입력 쿼리의 모든 단어 의미를 파악하여 문맥을 이해하려고 한다. 🍎
• 단어의 의미는 문맥에 따라 달라지며, LLM은 이를 고려하여 벡터로 표현한다. 🥭
• Attention 메커니즘은 문장 내 단어 간의 관계를 파악하여 벡터의 의미를 조정한다. 🧠
• 벡터 임베딩은 개념을 압축적으로 표현하는 방법으로, 의미론적 이해에 유용하다. 🗜️
• 벡터 간의 거리를 통해 유사성을 측정하고, 이를 활용하여 정보 검색 및 추천 시스템 등에 적용할 수 있다. 🔎