Tokens e Embeddings no SEO: Conceitos Essenciais da IA
カートのアイテムが多すぎます
カートに追加できませんでした。
ウィッシュリストに追加できませんでした。
ほしい物リストの削除に失敗しました。
ポッドキャストのフォローに失敗しました
ポッドキャストのフォロー解除に失敗しました
Tokens e Embeddings no SEO: Conceitos Essenciais da IA
-
ナレーター：
-
著者：
このコンテンツについて
Neste episódio falamos sobre a diferença entre tokens e embeddings, conceitos fundamentais em Inteligência Artificial (IA) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) que impactam o SEO. Tokens são unidades textuais básicas, como palavras, usadas na busca tradicional por palavras-chave (lexical), enquanto embeddings (densos) são representações numéricas que capturam o significado e o contexto semântico das palavras. A fonte destaca que, historicamente, a busca era baseada em frequência de palavras com embeddings esparsos, mas a evolução para embeddings densos permitiu uma compreensão mais profunda do significado, melhorando a relevância dos resultados. Modelos como RankBrain, BERT e MUM são apresentados como exemplos da integração de embeddings na busca do Google, culminando na busca híbrida, que combina abordagens lexical e semântica para lidar com consultas complexas e informações fora do domínio de treinamento de um modelo, oferecendo uma recuperação de informação mais abrangente.