026 - Vektor Embeddings

In dieser Podcast-Folge tauchen wir tief in die Welt der
Vektor-Embeddings ein – der unsichtbaren „Lingua Franca“, die es
Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 und Llama 3 ermöglicht,
die nuancierte und unstrukturierte Welt menschlicher Daten zu
interpretieren und semantisches Verständnis zu entwickeln.


Wir erklären, wie diese fundamentale Technologie Wörter, Sätze
und ganze Dokumente in aussagekräftige numerische Vektoren
übersetzt, die deren semantische Beziehungen in einem
hochdimensionalen Raum abbilden.


Sie erfahren, wie Vektor-Embeddings als integraler Bestandteil
der Transformer-Architektur von LLMs fungieren, beginnend bei der
Tokenisierung und der Einbettungsschicht bis hin zur
Kontextualisierung durch den Aufmerksamkeitsmechanismus. Wir
beleuchten zudem die Grenzen interner LLM-Embeddings und warum
spezialisierte externe Embedding-Modelle in Kombination mit
Retrieval-Augmented Generation (RAG) entscheidend sind, um
LLM-Halluzinationen zu reduzieren und sie mit aktuellem,
domänenspezifischem Wissen zu „erden“.


Abschließend geben wir Ihnen einen praktischen Leitfaden an die
Hand, wie Sie das optimale Embedding-Modell auswählen – unter
Berücksichtigung von Leistung (z.B. MTEB-Leaderboard), Kosten,
Datenschutz und Flexibilität – und erläutern die kritische Rolle
der Datenaufbereitung durch sorgfältige Textbereinigung und
strategisches Chunking für die Qualität der Embeddings. Ein Muss
für alle, die verstehen wollen, wie LLMs wirklich „denken“ und
wie man leistungsfähige KI-Systeme aufbaut!