Ce contenu explique que les modèles d'IA traitent toutes les données comme des nombres, encapsulés dans des « vecteurs », qui sont simplement des listes de nombres. Il clarifie que l'IA ne « voit » pas les données comme les humains, fournissant des exemples Python pour illustrer la création de vecteurs pour différents types de données.
Le projet de norme IEEE P3109 définit des formats de nombres à virgule flottante binaires paramétrés et des opérations associées, visant à faciliter l'apprentissage automatique. Ces formats permettent une représentation efficace et cohérente des valeurs avec un petit nombre de bits, garantissant des opérations sans exception.
L'auteur explique comment un canal de 'direction' dans la représentation d'état de son IA de Serpent a entraîné une surcharge mémoire de 6,4x. L'utilisation d'uint8 pour seulement 2 bits d'information a empêché un compactage efficace des bits, résultant en 1 600 octets par état au lieu de 250.
Word Embeddings são um conceito fundamental em PNL e Machine Learning, que representam palavras como vetores em um espaço multidimensional para capturar relações semânticas. Essa representação densa é crucial para modelos de ML como classificação de texto e análise de sentimento, superando as limitações da codificação one-hot.