임베딩은 마법이 아니다: 벡터가 의미를 인코딩하는 기하학

현대 AI는 텍스트, 이미지, 오디오를 임베딩이라고 불리는 고차원 벡터로 변환합니다. 유사성은 기하학이 되며, L1, L2, 체비쇼프 또는 코사인 메트릭을 사용하여 측정됩니다. 각 거리 메트릭은 의미가 해석되는 방식을 재구성합니다. 벡터 데이터베이스는 이 공간에서 가장 가까운 이웃 검색에 의존합니다. 본질적으로 지능은 고차원에서 작동하는 기하학입니다.