Einleitung
In der Welt der Sprachmodelle spielen Embeddings eine zentrale Rolle. Sie übersetzen Texte in mathematische Vektoren, die semantische Bedeutung codieren. Eine neue Publikation auf arXiv bringt Bewegung in dieses Gebiet – nicht nur theoretisch, sondern auch mit Blick auf die Sicherheit von Vektordatenbanken.
Was sind Embeddings?
Sprachmodelle wie GPT zerlegen Texte in sogenannte Tokens. Jedes Token wird durch ein festgelegtes Verfahren in einen Vektor transformiert – ein sogenanntes Embedding. Wenn ein Satz aus \(N\) Tokens besteht, erhält man eine Matrix der Größe \(N \times M\), wobei \(M\) die Dimension des Embedding-Raums ist.
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