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[Embedding] 4. LLM 임베딩 공간에서 의미 축(axis) 추출하기

보이지 않는 의미를 ‘방향 벡터’로 꺼내는 기술 들어가며 LLM

[Embedding] 3. 반대 의미의 단어는 LLM 임베딩에서 어떻게 표현될까?

결론부터 말하면, 반대 의미의 단어일지라도 비슷한 공간에 위치한다. “의미적으로 반대인데,

[Embedding] 2. LLM 임베딩의 품질은 어떻게 평가할까?

“이 벡터는 정말 의미를 담고 있는가?” 들어가며 LLM 임베딩은 검색,

[Embedding] 1. LLM 임베딩이란 무엇인가?

대규모 언어 모델이 만드는 의미의 좌표계 들어가며 최근 검색, 추천,

[DATA] 2. 데이터 Hash는 왜 하는가? Salt는 왜 필요한가?

데이터가 기계에서 발생하는 센싱 데이터가 아닌 고객과 관련된 데이터라고 한다면

[DATA] 1. 데이터 분석에서 EDA가 필요한 이유

EDA(Exporatory Data Analsis)는 말그대로 데이터를 본격적으로 분석하기 전에