An embedding in machine learning (and thus in PyTorch) is a multi-dimensional vector representing a certain token, in this case a word. As a neural network is trained, the initially random values of the embeddings for each word shift to become more useful and encode semantic features, e.g. synonyms come closer together.
 การฝังในการเรียนรู้ของเครื่อง (และใน PyTorch) นั้นเป็นเวกเตอร์หลายมิติที่แสดงถึงโทเค็นบางอย่าง ในกรณีนี้คือคำ เมื่อเครือข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกฝน ค่าสุ่มเริ่มต้นของการฝังสำหรับการเปลี่ยนคำแต่ละครั้งจะมีประโยชน์มากขึ้น และเข้ารหัสคุณสมบัติเชิงความหมาย เช่น คำพ้องความหมายจะอยู่ใกล้กันมากขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence