Qu'est-ce qu'un encastrement vectoriel ? Tout ce qu'il faut savoir

Les encastrements vectoriels sont des représentations numériques de données qui capturent la signification ou les caractéristiques d'objets (tels que des mots, des images ou des concepts) sous forme de points dans un espace multidimensionnel, ce qui permet aux machines de les traiter et de les comparer efficacement. Essentiellement, ils permettent de traduire des informations complexes - telles que des mots, des phrases, des images ou tout autre type de données - en listes de nombres qui capturent la signification et les relations sous-jacentes de ces données. Ces représentations mathématiques des données imitent la compréhension humaine et permettent un large éventail d'applications puissantes d'intelligence artificielle.

En transformant les données brutes en représentations numériques sophistiquées, les vector embeddings permettent d'effectuer des analyses complexes, d'identifier des modèles et de faire des prédictions avec une précision et une efficacité sans précédent. Les vector embeddings ne sont pas des concepts nouveaux, mais grâce à des percées algorithmiques, ils sont devenus beaucoup plus accessibles (et utiles) aux entreprises modernes.

Cet article explore en profondeur le concept des vector embeddings, en examinant leur fonctionnement, les raisons de leur puissance et les innombrables façons dont ils stimulent l'innovation dans les technologies basées sur l'IA.

Que vous soyez un data scientist chevronné ou un novice dans le domaine de l 'apprentissage automatique, la compréhension des vector embeddings est essentielle pour comprendre les systèmes d'IA modernes et leur potentiel de transformation dans tous les secteurs d'activité.

À la base, les vector embeddings sont des listes de valeurs numériques qui représentent des données complexes d'une manière que les machines peuvent comprendre et traiter. Ces représentations numériques permettent aux ordinateurs de travailler avec des concepts abstraits, tels que des mots ou des images, comme s'il s'agissait de points dans un espace mathématique (ou "à haute dimension").

Voyons cela à l'aide d'un exemple. Imaginons que nous voulions représenter le mot "chat" sous la forme d'un vecteur intégré. Elle pourrait ressembler à ceci :

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

Chaque nombre de cette liste correspond à une dimension dans un espace multidimensionnel. Dans la pratique, ces vecteurs ont souvent des centaines, voire des milliers de dimensions, ce qui leur permet de saisir de subtiles nuances de sens. Mais ce qui rend les encastrements vectoriels vraiment remarquables, c'est leur capacité à capturer la similarité sémantique dans des données à haute dimension.

Dans le monde des encastrements vectoriels, la signification des mots, des images ou de tout autre type de données peut être représentée sous forme de points dans un espace vectoriel multidimensionnel. L'idée clé est la suivante : les éléments présentant des points de données ou des caractéristiques similaires sont proches les uns des autres dans cet espace.

Imaginez un vaste espace où chaque mot d'une langue est un point. Dans cet espace, les mots ayant une signification similaire sont regroupés. Le mot "chat" pourrait être proche de "chaton" et "félin", tandis que "démocratie" se trouverait dans une région complètement différente, peut-être proche de "gouvernement" et "élection".

Cette relation spatiale permet aux systèmes d'intelligence artificielle de comprendre et de traiter les données de manière à imiter la compréhension humaine de la similarité et de l'association.

Voici d'autres caractéristiques définissant les encastrements vectoriels et leur rapport avec leur utilisation dans les applications de recherche vectorielle :

1. Similitude: en calculant la distance entre deux vecteurs, nous pouvons mesurer le degré de similitude entre deux mots (ou images, ou tout autre élément intégré). Plus les vecteurs sont proches, plus les éléments sont similaires.
2. Analogie: les encastrements vectoriels permettent de saisir des relations complexes. L'exemple classique est le suivant : "roi" - "homme" + "femme" ≈ "reine". Cela fonctionne parce que la différence de vecteur entre "roi" et "homme" représente à peu près le concept de "royauté", ce qui, ajouté à "femme", nous rapproche de "reine".
3. Regroupement: les mots (ou autres éléments) ayant des significations similaires forment naturellement des regroupements dans l'espace d'intégration. Cette propriété est utile pour des tâches telles que la modélisation de sujets ou la classification de documents.
4. Dimensionnalité: bien que nous ne puissions pas visualiser des espaces à haute dimension, les nombreuses dimensions des encastrements vectoriels leur permettent de capturer simultanément de nombreux aspects de la signification. Une dimension peut être liée à la taille, une autre à l'animalité, une autre à la positivité, etc.

Cette relation spatiale n'est pas seulement une astuce de visualisation. Il s'agit d'un outil informatique puissant qui permet aux machines de travailler avec le sens d'une manière mathématiquement rigoureuse. Lorsque nous effectuons des opérations mathématiques sur ces vecteurs - en les ajoutant, en les soustrayant, en mesurant les distances entre eux - nous manipulons et comparons en fait des significations.Par exemple,

dans un système de recommandation, si nous savons qu'un utilisateur aime un certain produit, nous pouvons trouver sa représentation vectorielle et rechercher ensuite d'autres produits ayant des vecteurs similaires. Cela permet au système de faire des recommandations basées sur les caractéristiques inhérentes des produits, et pas seulement sur des catégories superficielles.

Les encastrements vectoriels sont à la base de nombreux systèmes modernes d'intelligence artificielle. C'est grâce à eux que les moteurs de recherche peuvent comprendre l'intention qui se cache derrière vos requêtes, que les modèles de langage peuvent générer des textes cohérents et que les systèmes de reconnaissance d'images peuvent identifier des objets avec une grande précision.

En traduisant le monde complexe et désordonné des concepts humains en un espace mathématique structuré, les vector embeddings peuvent être utilisés pour combler le fossé entre la compréhension humaine et l'informatique.

Les encastrements vectoriels sont créés par le biais de divers processus sophistiqués, dans le but de représenter les données d'une manière qui capture leurs caractéristiques et relations essentielles. Il s'agit de transformer des données brutes - qu'il s'agisse de textes, d'images ou d'autres formes - en vecteurs numériques denses qui capturent l'essence et les relations au sein des données. Examinons quelques-unes des méthodes les plus courantes pour créer des embeddings :

Pour les données textuelles, plusieurs modèles puissants ont été développés pour créer des représentations vectorielles significatives

:Word2VecDéveloppé
par des chercheurs de Google, Word2Vec utilise un réseau neuronal peu profond pour apprendre les enchâssements de mots. Il se décline en deux saveurs :

1. Skip-gram : prédit les mots du contexte à partir d'un mot cible.
2. Sac de mots continu (CBOW) : prédit un mot cible en fonction de son contexte.

Word2Vec est entraîné sur de grands corpus de textes, apprenant à prédire les mots en fonction de leur contexte.

GloVe (Global Vectors for Word Representation)
Contrairement à Word2Vec, qui est un modèle prédictif, GloVe est un modèle basé sur le comptage. Il crée des enchâssements de mots en procédant à une réduction de la dimensionnalité de la matrice de cooccurrence des mots. GloVe capture à la fois le contexte local (comme Word2Vec) et les statistiques globales du corpus

.BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT représente une avancée significative dans le domaine du NLP. Il utilise une architecture de transformateur pour générer des enchâssements de mots et de documents contextualisés. Cela signifie que l'intégration d'un mot peut changer en fonction du contexte environnant, ce qui permet des représentations plus nuancées.

Ces modèles sont entraînés sur un corpus massif de textes, contenant souvent des milliards de mots. Grâce au processus de formation, ils apprennent à prédire des mots ou des contextes et, ce faisant, développent de riches représentations du langage qui capturent les relations sémantiques et syntaxiques.

L'interface de chat populaire ChatGPT (alimentée par GPT-4) utilise des enchâssements similaires à ceux produits par des modèles comme BERT, ce qui signifie qu'elle crée des représentations contextualisées des mots et du texte.

Pour les données visuelles, les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont la méthode la plus utilisée pour créer des embeddings :

1. VGG, ResNet, Inception : il s'agit d'architectures CNN populaires utilisées pour la classification des images. Bien que leur objectif premier soit la classification, l'avant-dernière couche de ces réseaux peut être utilisée pour l'intégration. Cette couche capture généralement les caractéristiques de haut niveau de l'image.
2. Réseaux siamois : ces réseaux sont utilisés pour générer des liens spécifiquement destinés à la comparaison d'images. Ils sont formés sur des paires d'images, apprenant ainsi à produire des encastrements similaires pour des images similaires et des encastrements dissemblables pour des images différentes.

Les CNN apprennent à identifier les caractéristiques des images de manière hiérarchique. Les premières couches détectent généralement des caractéristiques simples telles que les bords et les couleurs, tandis que les couches plus profondes les combinent pour reconnaître des motifs, des objets et des scènes plus complexes.
Les dernières couches du réseau peuvent être considérées comme une représentation compacte (embedding) du contenu de l'image.

Si les incorporations de textes et d'images sont les plus courantes, des incorporations vectorielles peuvent être créées pour différents types de données :

• Audio: des techniques telles que les coefficients cepstraux de fréquence Mel (MFCC) ou des modèles d'apprentissage profond tels que WaveNet peuvent être utilisés pour créer des enregistrements à partir de données audio.
• Intégrations graphiques : des algorithmes tels que Node2Vec ou Graph Convolutional Networks peuvent créer des intégrations qui représentent les nœuds d'un graphe, capturant ainsi la structure du réseau.
• Incrustations du comportement de l'utilisateur : dans les systèmes de recommandation, les actions de l'utilisateur (clics, achats, etc.) peuvent être utilisées pour créer des incrustations qui représentent les préférences de l'utilisateur.
  

Les encastrements vectoriels alimentent un large éventail d'applications d'intelligence artificielle dans différents domaines. Examinons quelques applications clés et les types d'encastrements les mieux adaptés à chacune d'entre elles :

• Analyse des sentiments : les enchâssements contextuels tels que BERT excellent à capturer des significations nuancées pour une détection précise des sentiments dans les commentaires des clients.
• Classification de textes : les ancrages statiques pré-entraînés (par exemple, GloVe) fonctionnent bien pour les tâches générales, tandis que les ancrages BERT affinés gèrent des classifications plus nuancées.
• Traduction automatique: Les enchâssements contextuels multilingues tels que mBERT facilitent la précision des traductions en saisissant les relations sémantiques entre les langues.

Les encastrements vectoriels permettent d'effectuer toute une série de tâches de vision par ordinateur, de la reconnaissance faciale et de la classification d'images à la détection d'objets et à la recherche d'images inversées.

• Reconnaissance faciale : les encastrements denses spécifiques à une tâche des CNN tels que FaceNet sont idéaux pour capturer les caractéristiques uniques du visage.
• Classification d'images : les encastrements CNN pré-entraînés (par exemple, à partir de ResNet), potentiellement affinés sur des images spécifiques à un domaine, sont efficaces pour des tâches telles que l'analyse d'images médicales.

L'une des applications les plus puissantes de l'intégration de vecteurs est la recherche de similitudes :

• Systèmes de recommandation : les approches hybrides qui utilisent des encastrements personnalisés pour le comportement de l'utilisateur et des encastrements pré-entraînés pour les descriptions d'articles peuvent fournir des suggestions personnalisées.
• Détection d'anomalie : des encastrements denses personnalisés formés sur des données historiques permettent d'identifier des schémas inhabituels, essentiels pour la détection des fraudes dans le secteur financier.
• Recherche sémantique : les modèles BERT spécifiques à un domaine et adaptés aux textes pertinents peuvent comprendre les intentions de requêtes complexes, améliorant ainsi la précision de la recherche.

Dans les modèles codeur-décodeur, les encastrements jouent un rôle crucial :

• Résumés de textes : les encastrements contextuels issus de modèles tels que PEGASUS capturent les informations saillantes pour générer des résumés concis.
• Légende d'image : des encastrements visuels (CNN) et textuels (modèle de langage) combinés relient les caractéristiques de l'image aux descriptions appropriées.
• Retrieval Augmented Generation: l'utilisation de vector embeddings avec de grands modèles linguistiques (LLM) est l'une des utilisations les plus récentes et les plus largement adoptées des vector embeddings aujourd'hui. C'est l' IA générative qui a récemment propulsé le sujet des encastrements vectoriels au premier plan de l'industrie.

InterSystems IRIS exploite différents types d'intégration au sein d'un système unique, ce qui permet de mettre en œuvre des applications d'IA sophistiquées. Par exemple, dans une plateforme d' analyse des soins de santé:

1. Analyse de similarité des patients : Combinez les embeddings BERT pour les notes cliniques avec des embeddings personnalisés pour les résultats de laboratoire.
2. Classification des images médicales : utiliser des encastrements CNN affinés pour des tâches d'imagerie spécifiques.
3. Recommandation sur les médicaments : utiliser les enchâssements de structures moléculaires en même temps que les enchâssements de données sur les patients.
4. Aide à la décision clinique : mise en œuvre d'une recherche sémantique à l'aide d'encastrements BERT spécifiques à un domaine pour une récupération rapide de la littérature médicale pertinente.

En supportant de multiples types d'intégration avec un stockage et une interrogation efficaces, InterSystems IRIS facilite la création d'applications d'IA à multiples facettes qui fonctionnent de manière transparente avec divers types de données et de tâches.

Les encastrements vectoriels devenant de plus en plus importants dans les applications d'IA, il existe un besoin croissant de solutions d'entreprise capables de gérer ces capacités à grande échelle.

C'est là que des systèmes comme InterSystems IRIS entrent en jeu.

InterSystems IRIS est une base de données multi-modèle qui comprend des capacités vectorielles intégrées aux côtés des types de données traditionnels comme JSON, le texte intégral et les tables relationnelles.

Cette intégration permet aux entreprises de travailler avec des données structurées et non structurées dans le même système, éliminant le besoin de bases de données vectorielles séparées et réduisant le mouvement des données.

L'avantage de cette approche devient clair lorsque nous considérons des applications comme la recherche sémantique ou la génération augmentée de recherche (RAG).

Les systèmes intégrés comme InterSystems IRIS rationalisent la gestion des données en traitant à la fois les incorporations vectorielles et les types de données traditionnels dans un seul environnement, réduisant la complexité et améliorant la performance grâce à la minimisation du mouvement des données.

Cette approche unifiée améliore la cohérence des données, simplifie les pipelines et renforce la sécurité en centralisant les données vectorielles et non vectorielles dans un seul environnement.

Les encastrements vectoriels ont révolutionné la manière dont les machines comprennent et traitent les données complexes, permettant une nouvelle génération d'applications d'intelligence artificielle. Qu'il s'agisse d'alimenter les modèles de langage derrière les chatbots ou de permettre des systèmes sophistiqués de reconnaissance d'images, les vector embeddings sont au cœur de nombreuses percées dans le domaine de l'IA.

En ce qui concerne l'avenir, l'intégration des capacités vectorielles dans les systèmes de gestion de données de base promet de rendre ces techniques puissantes plus accessibles et plus efficaces pour les entreprises de toutes tailles. Que vous soyez développeur, data scientist ou chef d'entreprise, la compréhension et l'exploitation des vector embeddings seront essentielles pour rester à la pointe de l'innovation en matière d'IA.

Vous êtes prêt à exploiter la puissance des vector embeddings dans votre entreprise ? Découvrez par vous-même les capacités vectorielles de pointe d' InterSystems IRIS. Découvrez-en plus et voyez comment son approche intégrée de la recherche vectorielle et de l'IA générative peut transformer vos applications.