Co jsou vektorová vložená data? Vše, co potřebujete vědět

Vektorová vnoření jsou číselné reprezentace dat, které zachycují význam nebo vlastnosti objektů (jako jsou slova, obrázky nebo pojmy) jako body ve vícerozměrném prostoru, což umožňuje strojům efektivně je zpracovávat a porovnávat. V podstatě jde o způsob, jak převést složité informace - například slova, věty, obrázky nebo jakýkoli jiný typ dat - na seznamy čísel, které zachycují základní význam a vztahy v těchto datech. Tyto matematické reprezentace dat napodobují lidské chápání a umožňují širokou škálu výkonných aplikací umělé inteligence.

Transformací surových dat do těchto sofistikovaných číselných reprezentací uvolňují vektorové vestavby schopnost provádět komplexní analýzy, identifikovat vzory a provádět předpovědi s nebývalou přesností a efektivitou. Vektorová vnoření nejsou novým konceptem, ale díky průlomovým algoritmům se stala mnohem dostupnějšími (a užitečnějšími) pro moderní podniky.

V tomto článku se podrobně seznámíme s konceptem vektorových vnoření, prozkoumáme, jak fungují, proč jsou tak výkonná a jakými nesčetnými způsoby podporují inovace v technologiích poháněných umělou inteligencí.

Ať už jste zkušený datový vědec, nebo nováček v oblasti strojového učení, pochopení vektorových vnoření je základem pro pochopení moderních systémů umělé inteligence a jejich transformačního potenciálu v různých odvětvích.

Vektorová vnoření jsou v podstatě seznamy číselných hodnot, které reprezentují složitá data způsobem, jemuž mohou stroje rozumět a zpracovávat je. Tyto číselné reprezentace umožňují počítačům pracovat s abstraktními pojmy, jako jsou slova nebo obrázky, jako by to byly body v matematickém (nebo "vysokorozměrném") prostoru.

Pojďme si to rozebrat na příkladu. Představte si, že chceme slovo "kočka" reprezentovat jako vektorové vložení. Mohlo by to vypadat takto:

[0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, ...]

Každé číslo v tomto seznamu odpovídá dimenzi ve vícerozměrném prostoru. V praxi mají tyto vektory často stovky nebo dokonce tisíce rozměrů, což jim umožňuje zachytit jemné významové nuance. Co však činí vektorová vnoření skutečně pozoruhodnými, je jejich schopnost zachytit sémantickou podobnost ve vysokodimenzionálních datech.

Ve světě vektorových vnoření lze význam slov, obrázků nebo jakéhokoli jiného typu dat reprezentovat jako body ve vícerozměrném vektorovém prostoru. Klíčový poznatek je následující: položky s podobnými datovými body nebo charakteristikami se v tomto prostoru ocitají blízko sebe.

Představte si rozsáhlý prostor, kde každé slovo v jazyce je bod. V tomto prostoru se shlukují slova s podobným významem. Slovo "kočka" by mohlo být blízko slovům "kotě" a "kočka", zatímco slovo "demokracie" by se nacházelo v úplně jiné oblasti, možná blízko slov "vláda" a "volby".

Tento prostorový vztah umožňuje systémům umělé inteligence chápat a zpracovávat data způsobem, který napodobuje lidské chápání podobnosti a asociace.

Zde je uvedeno několik dalších definičních charakteristik vektorových vložených dat a jejich vztah k použití v aplikacích vektorového vyhledávání:

1. Podobnost: Výpočtem vzdálenosti mezi dvěma vektory můžeme změřit, jak podobná jsou si dvě slova (nebo obrázky či jiné vložené položky). Čím jsou si vektory bližší, tím jsou si položky podobnější.
2. Analogie: Vektorová vnoření mohou zachytit složité vztahy. Klasický příklad: "král" - "muž" + "žena" ≈ "královna". Funguje to, protože vektorový rozdíl mezi slovy "král" a "muž" zhruba odpovídá pojmu "královská rodina", který se po přidání ke slovu "žena" blíží slovu "královna".
3. Shlukování: Slova (nebo jiné položky) s podobným významem přirozeně vytvářejí shluky ve vloženém prostoru. Tato vlastnost je užitečná pro úlohy, jako je modelování témat nebo klasifikace dokumentů.
4. Dimenzionalita: I když nemůžeme vizualizovat vysokodimenzionální prostory, mnoho dimenzí vektorových vnoření jim umožňuje zachytit mnoho aspektů významu současně. Jeden rozměr může souviset s velikostí, jiný s animálností, další s pozitivitou atd.

Tento prostorový vztah není jen elegantní vizualizační trik. Je to mocný výpočetní nástroj, který umožňuje strojům pracovat s významem matematicky přesným způsobem. Když s těmito vektory provádíme matematické operace - sčítáme je, odečítáme, měříme vzdálenosti mezi nimi -, vlastně manipulujeme s významy a porovnáváme je.

Například v doporučovacím systému, pokud víme, že se uživateli líbí určitý produkt, můžeme najít jeho vektorovou reprezentaci a poté vyhledat další produkty s podobnými vektory. Díky tomu může systém poskytovat doporučení na základě inherentních vlastností produktů, nikoliv pouze povrchních kategorií.

Vektorové vestavby tvoří základ mnoha moderních systémů umělé inteligence. Jsou důvodem, proč vyhledávače dokáží pochopit záměr vašich dotazů, proč jazykové modely dokáží generovat souvislý text a proč systémy pro rozpoznávání obrazu dokáží s vysokou přesností identifikovat objekty.

Převedením složitého a nepřehledného světa lidských pojmů do strukturovaného matematického prostoru lze vektorové vestavby použít k překlenutí propasti mezi lidským chápáním a strojovými výpočty.

Vektorová vnoření se vytvářejí různými sofistikovanými postupy s cílem reprezentovat data způsobem, který zachycuje jejich základní charakteristiky a vztahy. Znamená to transformovat surová data - ať už jde o text, obrázky nebo jiné formy - do hustých číselných vektorů, které zachycují podstatu a vztahy v datech. Prozkoumejme některé z nejběžnějších metod vytváření vložených souborů:

Pro textová data bylo vyvinuto několik výkonných modelů pro vytváření smysluplných vektorových reprezentací:

Word2Vec
Word2Vec, vyvinutý výzkumníky ve společnosti Google, používá k učení slovních vložek mělkou neuronovou síť. Dodává se ve dvou variantách:

1. Skip-gram: Předpovídá kontextová slova na základě cílového slova.
2. Continuous Bag of Words (CBOW): Předpovídá cílové slovo vzhledem k jeho kontextu.

Word2Vec je trénován na rozsáhlých korpusech textů a učí se předpovídat slova na základě jejich kontextu. Tímto procesem vytváří vektorové reprezentace, které zachycují sémantické vztahy mezi slovy.

GloVe (Global Vectors for Word Representation)
Na rozdíl od modelu Word2Vec, který je prediktivní, je GloVe model založený na počtu slov. Vytváří vložená slova pomocí redukce dimenzionality na matici koekurence slov. GloVe zachycuje jak lokální kontext (jako Word2Vec), tak globální korpusové statistiky.

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT představuje významný pokrok v NLP. Využívá architekturu transformátoru pro generování kontextualizovaných slov a dokumentů. To znamená, že vložení slova se může měnit na základě okolního kontextu, což umožňuje jemnější reprezentaci.

Tyto modely jsou trénovány na obrovském korpusu textu, který často obsahuje miliardy slov. V procesu trénování se učí předpovídat slova nebo kontexty, a tím vytvářejí bohaté reprezentace jazyka, které zachycují sémantické a syntaktické vztahy.

Oblíbené chatovací rozhraní ChatGPT (poháněné GPT-4) používá embeddingy podobné těm, které vytvářejí modely jako BERT, což znamená, že vytváří kontextualizované reprezentace slov a textu.

Pro vizuální data jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) metodou, která se používá pro vytváření vložených dat:

1. VGG, ResNet, Inception: Jedná se o populární architektury CNN používané pro klasifikaci obrazu. Ačkoli jejich primárním účelem je klasifikace, předposlední vrstva těchto sítí může být použita jako vkládání. Tato vrstva obvykle zachycuje vlastnosti obrazu na vysoké úrovni.
2. Siamské sítě: Používají se k vytváření vložených dat speciálně pro porovnávání obrázků. Jsou trénovány na dvojicích obrázků a učí se vytvářet podobná vložení pro podobné obrázky a rozdílná vložení pro různé obrázky.

CNN se učí hierarchicky identifikovat rysy v obrazech. První vrstvy obvykle detekují jednoduché rysy, jako jsou hrany a barvy, zatímco hlubší vrstvy je kombinují, aby rozpoznaly složitější vzory, objekty a scény.

Poslední vrstvy sítě si lze představit jako kompaktní reprezentaci (vložení) obsahu obrazu.

Zatímco nejčastěji se používají textová a obrazová vložená data, vektorová vložená data lze vytvářet pro různé typy dat:

• Zvuk: K vytvoření vložených dat ze zvukových dat lze použít techniky, jako jsou koeficienty Mel-frekvenční cepstral (MFCC) nebo modely hlubokého učení, jako je WaveNet.
• Vložení grafu: Algoritmy jako Node2Vec nebo Graph Convolutional Networks mohou vytvářet vložení, která reprezentují uzly v grafu a zachycují strukturu sítě.
• Vložená chování uživatelů: V doporučovacích systémech lze akce uživatelů (kliknutí, nákupy atd.) použít k vytvoření vložených dat, která reprezentují preference uživatelů.
  

Vektorová vložená data slouží k široké škále aplikací umělé inteligence v různých oblastech. Podívejme se na některé klíčové aplikace a typy vložených dat, které jsou pro ně nejvhodnější:

• Analýza sentimentu: Kontextová vložení, jako je BERT, vynikají při zachycování významových nuancí pro přesnou detekci sentimentu v zákaznických recenzích.
• Klasifikace textu: Předem natrénovaná statická osazení (např. GloVe) fungují dobře pro obecné úlohy, zatímco jemně vyladěná osazení BERT zvládnou náročnější klasifikace.
• Strojový překlad: vícejazyčné kontextové vložky, jako je mBERT, usnadňují přesné překlady zachycením mezijazykových sémantických vztahů.

Vektorová vložená data umožňují řadu úloh počítačového vidění, od rozpoznávání obličejů a klasifikace obrázků až po detekci objektů a zpětné vyhledávání obrázků.

• Rozpoznávání obličeje: Hustá osazení specifická pro danou úlohu ze sítí CNN, jako je FaceNet, jsou ideální pro zachycení jedinečných rysů obličeje.
• Klasifikace obrázků: Předem natrénovaná vložení CNN (např. ze sítě ResNet), případně vyladěná na obrázcích specifických pro danou oblast, jsou účinná pro úlohy, jako je analýza lékařských obrázků.

Jednou z nejvýkonnějších aplikací vektorových vnoření je vyhledávání podobností, které umožňuje:

• Doporučovací systémy: Hybridní přístupy využívající vlastní embeddings pro chování uživatele a předtrénované embeddings pro popisy položek mohou poskytovat personalizované návrhy.
• Detekce anomálií: Vlastní husté vložení vyškolené na historických datech pomáhá identifikovat neobvyklé vzorce, které jsou klíčové pro detekci podvodů v oblasti financí.
• Sémantické vyhledávání: Doménově specifické modely BERT vyladěné na relevantních textech dokáží porozumět složitým záměrům dotazu, čímž se zvyšuje přesnost vyhledávání.

V modelech kodér-dekodér hrají klíčovou roli embeddingy:

• Sumarizace textu: Kontextová data z modelů, jako je PEGASUS, zachycují významné informace pro vytváření stručných shrnutí.
• Popisky k obrázkům: Kombinované vizuální (CNN) a textové (jazykový model) vložení spojuje obrazové prvky s vhodnými popisy.
• Generování rozšířeného vyhledávání: použití vektorových vnoření spolu s rozsáhlými jazykovými modely (LLM) je jedním z nejnovějších a nejrozšířenějších způsobů použití vektorových vnoření. Generativní umělá inteligenceje to, co v nedávné době přivedlo téma vektorových vnoření do popředí zájmu.

InterSystems IRISvyužívá různé typy vložení v rámci jednoho systému, což umožňuje sofistikované aplikace umělé inteligence. Například v zdravotnická analytikaplatformě:

1. Analýza podobnosti pacientů: Kombinace vložených dat BERT pro klinické poznámky s vlastními vloženými daty pro laboratorní výsledky.
2. Klasifikace lékařských obrazů: Použití jemně vyladěných vložených CNN pro specifické zobrazovací úlohy.
3. Doporučení k léčivům: Využívejte vkládání molekulární struktury spolu s vkládáním dat o pacientech.
4. Podpora klinického rozhodování: Implementace sémantického vyhledávání s vloženými informacemi BERT specifickými pro danou oblast pro rychlé vyhledávání relevantní lékařské literatury.

Díky podpoře více typů vložených dat s efektivním ukládáním a dotazováním usnadňuje InterSystems IRIS vytváření mnohostranných aplikací umělé inteligence, které bezproblémově pracují s různými typy dat a úlohami.

Vzhledem k tomu, že vektorová vložená data jsou pro aplikace umělé inteligence stále důležitější, roste potřeba řešení podnikové třídy, která by tyto funkce zvládala v měřítku.

Zde přicházejí ke slovu systémy, jako je InterSystems IRIS.

InterSystems IRIS je multimodelová databáze, která zahrnuje vestavěné vektorové funkce vedle tradičních datových typů, jako jsou JSON, fulltext a relační tabulky.

Tato integrace umožňuje podnikům pracovat se strukturovanými i nestrukturovanými daty ve stejném systému, čímž se eliminuje potřeba oddělených vektorových databází a snižuje se pohyb dat.

Výhoda tohoto přístupu je zřejmá, když se zamyslíme nad aplikacemi, jako je sémantické vyhledávání nebo generování rozšířeného vyhledávání (RAG).

Integrované systémy, jako je InterSystems IRIS, zefektivňují správu dat tím, že v jednom prostředí zpracovávají jak vektorová vložená data, tak tradiční datové typy, čímž se snižuje složitost a zvyšuje výkon díky minimalizaci pohybu dat.

Tento jednotný přístup zvyšuje konzistenci dat, zjednodušuje potrubní trasy a posiluje bezpečnost centralizací st

Vektorová vložená data způsobila revoluci v tom, jak stroje chápou a zpracovávají složitá data, a umožnila tak vznik nové generace aplikací umělé inteligence. Vektorové vestavby jsou základem mnoha průlomových objevů v oblasti umělé inteligence, od pohonu jazykových modelů chatbotů až po sofistikované systémy rozpoznávání obrazu.

Při pohledu do budoucnosti integrace vektorových funkcí do základních systémů správy dat slibuje, že tyto výkonné techniky budou přístupnější a efektivnější pro podniky všech velikostí. Ať už jste vývojář, datový vědec nebo vedoucí pracovník, pochopení a využití vektorových embeddings bude klíčem k tomu, abyste zůstali v čele inovací v oblasti umělé inteligence.

Jste připraveni využít sílu vektorových embeddings ve svém podniku? Vyzkoušejte si nejmodernější vektorové funkce InterSystems IRISna vlastní kůži. Zjistěte více a podívejte se, jak může integrovaný přístup k vektorovému vyhledávání a generativní umělé inteligenci změnit vaše aplikace.