임베딩을 통해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 텍스트를 숫자로 변환하는 과정에 대해 설명합니다.
이 글에서는 텍스트를 토큰으로 변환한 후, 그 토큰이 어떻게 임베딩을 통해 컴퓨터가 이해할 수 있는 '의미'로 변환되는지를 설명합니다. 임베딩은 검색, 추천, 클러스터링 등을 지원하는 핵심 개념으로, 유사한 것들이 가까이 위치하도록 숫자 벡터로 변환됩니다. 또한, 의미의 수학적 조작이 가능하며, 예를 들어 'king - man + woman'이 'queen'에 근사하도록 계산할 수 있습니다.
The article explains how embeddings transform text into numbers that computers can understand.
This article describes how tokens from text are transformed into 'meaning' that a computer can process through embeddings. This key concept powers search, recommendations, and clustering, arranging similar concepts as numerical vectors. Moreover, it highlights the ability to perform arithmetic on meanings, such as approximating 'queen' from 'king - man + woman'.