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!