#embeddings
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Un espace d'intégration est un espace vecteur latent où des éléments tels que des mots, des documents, des images, des utilisateurs ou des produits sont représentés par des coordonnées numériques. Les éléments ayant des significations ou des caractéristiques connexes sont positionnés près les uns des autres, ce qui permet aux modèles de comparer la similarité, de récupérer les voisins, les concepts de cluster et d'effectuer des opérations telles que l'interpolation ou l'addition vectorielle.
Les opérations latentes sont des modifications, des traversées ou des mesures effectuées sur des vecteurs dans un espace latent du modèle. Les opérations courantes comprennent le déplacement d'un vecteur le long d'une direction apprise, l'interpolation entre deux vecteurs, la soustraction d'un vecteur conceptuel d'un autre, la masquage de dimensions ou l'échantillonnage de points voisins. Ces opérations sont utilisées pour explorer comment un modèle organise les concepts et pour guider la génération sans réécrire le modèle entier.