Mik azok a vektor beágyazások? Minden, amit tudni kell

A vektorbeágyazások az adatok numerikus reprezentációi, amelyek az objektumok (például szavak, képek vagy fogalmak) jelentését vagy jellemzőit egy többdimenziós tér pontjaiként rögzítik, lehetővé téve a gépek számára, hogy hatékonyan feldolgozzák és összehasonlítsák azokat. Lényegében egy olyan módot jelentenek arra, hogy az összetett információkat - például szavakat, mondatokat, képeket vagy bármilyen más típusú adatot - olyan számlistákká alakítsuk át, amelyek megragadják az adatok mögöttes jelentését és összefüggéseit. Az adatok e matematikai reprezentációi az emberi megértést utánozzák, lehetővé téve a nagy teljesítményű mesterséges intelligencia alkalmazások széles körét.

A nyers adatok ilyen kifinomult numerikus reprezentációkká történő átalakításával a vektorbeágyazások lehetővé teszik az összetett elemzések elvégzését, a minták azonosítását és a példátlan pontosságú és hatékonyságú előrejelzések készítését. A vektoros beágyazások nem új fogalmak, de az algoritmikus áttöréseknek köszönhetően sokkal elérhetőbbé (és hasznosabbá) váltak a modern vállalkozások számára.

Ez a cikk mélyrehatóan vizsgálja a vektoros beágyazások fogalmát, megvizsgálja, hogyan működnek, miért olyan hatékonyak, és milyen számtalan módon mozdítják elő az innovációt a mesterséges intelligencia alapú technológiákban.

Akár tapasztalt adattudós vagy új a gépi tanulás területén, a vektoros beágyazások megértése alapvető fontosságú a modern AI rendszerek és azok átalakító potenciáljának megértéséhez az iparágakban.

A vektorbeágyazások alapvetően numerikus értékek listái, amelyek komplex adatokat reprezentálnak olyan módon, hogy a gépek megértsék és feldolgozzák azokat. Ezek a numerikus ábrázolások lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy úgy dolgozzanak absztrakt fogalmakkal, például szavakkal vagy képekkel, mintha azok egy matematikai (vagy "nagydimenziós") tér pontjai lennének.

Nézzük ezt egy példán keresztül. Képzeljük el, hogy a "macska" szót vektoros beágyazásként szeretnénk ábrázolni. Valahogy így nézhet ki:

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

Minden egyes szám ebben a listában egy többdimenziós tér egy dimenziójának felel meg. A gyakorlatban ezek a vektorok gyakran több száz vagy akár több ezer dimenzióval rendelkeznek, ami lehetővé teszi, hogy a jelentés finom árnyalatait is megragadják. A vektoros beágyazásokat azonban az teszi igazán figyelemre méltóvá, hogy képesek a szemantikai hasonlóság megragadására a nagydimenziós adatokban.

A vektoros beágyazások világában a szavak, képek vagy bármilyen más típusú adat jelentése egy többdimenziós vektoros tér pontjaiként ábrázolható. A legfontosabb felismerés a következő: a hasonló adatpontokkal vagy jellemzőkkel rendelkező elemek közel kerülnek egymáshoz ebben a térben.

Képzeljünk el egy hatalmas teret, ahol egy nyelvben minden szó egy pont. Ebben a térben a hasonló jelentésű szavak csoportosulnak. A "macska" szó a "cica" és a "macska" szavak közelében lehet, míg a "demokrácia" szó egy teljesen más régióban, talán a "kormány" és a "választás" szavak közelében.

Ez a térbeli kapcsolat lehetővé teszi a mesterséges intelligencia rendszerek számára, hogy az adatokat olyan módon értsék és dolgozzák fel, amely utánozza a hasonlóság és az asszociáció emberi megértését.

Íme néhány további meghatározó jellemzője a vektorbeágyazásoknak, és hogyan kapcsolódnak a vektoros keresési alkalmazásokban való használatukhoz:

1. Hasonlóság: Két vektor közötti távolság kiszámításával mérhetjük, hogy két szó (vagy kép, vagy bármilyen más beágyazott elem) mennyire hasonlít egymásra. Minél közelebb vannak a vektorok, annál hasonlóbbak az elemek.
2. Analógia: A vektorbeágyazások összetett összefüggések megragadására alkalmasak. A klasszikus példa: "király" - "férfi" + "nő" ≈ "királynő". Ez azért működik, mert a "király" és a "férfi" közötti vektoros különbség nagyjából a "királyi család" fogalmát jelenti, ami a "nő" szóhoz hozzáadva közel kerül a "királynő" szóhoz.
3. Klaszterezés: A hasonló jelentésű szavak (vagy más elemek) természetesen klasztereket alkotnak a beágyazási térben. Ez a tulajdonság olyan feladatoknál hasznos, mint a témamodellezés vagy a dokumentumosztályozás.
4. Dimenzionalitás: Bár nem tudunk nagydimenziós tereket vizualizálni, a vektorbeágyazások sok dimenziója lehetővé teszi, hogy a jelentés számos aspektusát egyszerre megragadják. Az egyik dimenzió vonatkozhat a méretre, egy másik az animáltságra, egy másik a pozitivitásra, és így tovább.

Ez a térbeli kapcsolat nem csak egy csinos vizualizációs trükk. Ez egy nagy teljesítményű számítási eszköz, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy matematikailag szigorú módon dolgozzanak a jelentéssel. Amikor matematikai műveleteket végzünk ezeken a vektorokon - összeadjuk őket, kivonjuk őket, megmérjük a köztük lévő távolságokat -, akkor valójában jelentésekkel manipulálunk és hasonlítunk össze.

Például egy ajánlórendszerben, ha tudjuk, hogy egy felhasználónak tetszik egy bizonyos termék, akkor megtalálhatjuk annak vektoros ábrázolását, majd kereshetünk más, hasonló vektorokkal rendelkező termékeket. Ez lehetővé teszi a rendszer számára, hogy a termékek inherens jellemzői alapján tegyen ajánlásokat, ne csak a felszínes kategóriák alapján.

A vektorbeágyazások számos modern mesterséges intelligencia rendszer alapját képezik. Ezeknek köszönhető, hogy a keresőmotorok képesek megérteni a lekérdezések mögött rejlő szándékot, a nyelvi modellek képesek összefüggő szöveget generálni, és a képfelismerő rendszerek képesek nagy pontossággal azonosítani a tárgyakat.

Az emberi fogalmak összetett, kusza világát strukturált matematikai térbe fordítva a vektorbeágyazások segítségével áthidalható az emberi megértés és a gépi számítás közötti szakadék.

A vektorbeágyazásokat különböző kifinomult folyamatok segítségével hozzák létre, azzal a céllal, hogy az adatokat olyan módon ábrázolják, amely megragadja azok alapvető jellemzőit és kapcsolatait. Ez azt jelenti, hogy a nyers adatokat - legyen szó szövegről, képről vagy más formákról - sűrű numerikus vektorokká alakítjuk át, amelyek megragadják az adatok lényegét és összefüggéseit. Vizsgáljuk meg a beágyazások létrehozásának néhány leggyakoribb módszerét:

Szöveges adatokhoz több nagy teljesítményű modellt is kifejlesztettek értelmes vektorreprezentációk létrehozására:

Word2Vec
A Google kutatói által kifejlesztett Word2Vec sekély neurális hálózatot használ a szavak beágyazásának megtanulására. Kétféle ízben kapható:

1. Skip-gramm: A célszót tartalmazó kontextusszavak előrejelzése.
2. Continuous Bag of Words (CBOW): A célszó megjóslása a szövegkörnyezet alapján.

A Word2Vec nagy szövegkorpuszokon tanulja meg a szavak kontextusuk alapján történő előrejelzését. E folyamat révén olyan vektorreprezentációkat fejleszt ki, amelyek a szavak közötti szemantikai kapcsolatokat rögzí

tik.

G

loVe (Global Vectors for Word Representation)
A Word2Vec prediktív modellel ellentétben a GloVe egy számoláson alapuló modell. Szóbeágyazásokat hoz létre a szavak együttjárási mátrixának dimenziócsökkentésével. A GloVe mind a helyi kontextust (mint a Word2Vec), mind a globális korpuszstatisztikákat rögzíti.

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
A BERT jelentős előrelépést jelent az NLP-ben. Egy transzformátor-architektúrát használ a kontextuális szó- és dokumentumbeágyazások létrehozásához. Ez azt jelenti, hogy egy szó beágyazása változhat a környező kontextus alapján, ami árnyaltabb reprezentációkat tesz lehetővé.

Ezeket a modelleket hatalmas, gyakran több milliárd szót tartalmazó szövegkorpuszokon képzik ki. A képzési folyamat során megtanulják megjósolni a szavakat vagy kontextusokat, és ezáltal gazdag nyelvi reprezentációkat hoznak létre, amelyek szemantikai és szintaktikai kapcsolatokat rögzítenek.

A népszerű ChatGPT csevegőfelület (a GPT-4 segítségével) a BERT-hez hasonló modellek által előállított beágyazásokat használ, ami azt jelenti, hogy a szavak és a szöveg kontextusba ágyazott reprezentációit hozza létre.

Vizuális adatok esetében a beágyazások létrehozására a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) a legmegfelelőbb módszer:

1. VGG, ResNet, Inception: Ezek népszerű CNN-architektúrák, amelyeket képosztályozásra használnak. Bár elsődleges céljuk az osztályozás, e hálózatok utolsó előtti rétege beágyazásként is használható. Ez a réteg jellemzően a kép magas szintű jellemzőit rögzíti.
2. Sziámi hálózatok: Ezeket kifejezetten képek összehasonlítására szolgáló beágyazások létrehozására használják. Képpárokon képzik őket, megtanulva hasonló beágyazásokat létrehozni hasonló képekhez és eltérő beágyazásokat különböző képekhez.

A CNN-ek megtanulják hierarchikusan azonosítani a képek jellemzőit. A korai rétegek jellemzően olyan egyszerű jellemzőket észlelnek, mint az élek és színek, míg a mélyebb rétegek ezeket kombinálva összetettebb mintákat, tárgyakat és jeleneteket ismernek fel.
A hálózat utolsó rétegeit úgy lehet elképzelni, mint a kép tartalmának kompakt reprezentációját (beágyazását).

Míg a szöveges és képi beágyazások a legelterjedtebbek, vektoros beágyazások különböző típusú adatokhoz is létrehozhatók:

• Hang: Az olyan technikák, mint a dallamfrekvenciás cepsztrális együtthatók (MFCC) vagy a mély tanulási modellek, mint a WaveNet, felhasználhatók beágyazások létrehozására hangadatokból.
• Gráfbeágyazások: Az olyan algoritmusok, mint a Node2Vec vagy a gráfkonvolúciós hálózatok képesek olyan beágyazásokat létrehozni, amelyek egy gráf csomópontjait reprezentálják, megragadva a hálózat szerkezetét.
• Felhasználói viselkedés beágyazások: Az ajánlórendszerekben a felhasználói műveletek (kattintások, vásárlások stb.) felhasználhatók a felhasználói preferenciákat reprezentáló beágyazások létrehozására.
  

A vektorbeágyazások számos mesterséges intelligencia-alkalmazást működtetnek különböző területeken. Vizsgáljunk meg néhány kulcsfontosságú alkalmazást és az ezekhez legjobban illeszkedő beágyazásokat:

• Érzelemelemzés: Az olyan kontextuális beágyazások, mint a BERT, kiválóan alkalmasak az árnyalt jelentések megragadására a vásárlói vélemények pontos érzelemérzékeléséhez.
• Szövegosztályozás: Az előre betanított statikus beágyazások (pl. GloVe) jól használhatóak általános feladatokra, míg a finomhangolt BERT-beágyazások árnyaltabb osztályozásokkal is megbirkóznak.
• Gépi fordítás: az olyan többnyelvű kontextuális beágyazások, mint az mBERT, a nyelvközi szemantikai kapcsolatok rögzítésével megkönnyítik a pontos fordításokat.

A vektorbeágyazások számos számítógépes látási feladatot tesznek lehetővé, az arcfelismeréstől és a képosztályozástól kezdve a tárgyfelismerésen át a fordított képkeresésig.

• Arcfelismerés: A CNN-ek, mint például a FaceNet, feladatspecifikus sűrű beágyazásai ideálisak az egyedi arcvonások rögzítésére.
• Képosztályozás: Az előre betanított CNN-beágyazások (pl. a ResNet-ből), amelyek a tartományspecifikus képeken finomhangolva lehetnek, hatékonyak az olyan feladatokhoz, mint az orvosi képelemzés.

A vektorbeágyazások egyik leghatékonyabb alkalmazása a hasonlóságkeresés, amely lehetővé teszi:

• Ajánlórendszerek: A felhasználói viselkedésre vonatkozó egyéni beágyazásokat és az elemleírásokra vonatkozó, előre betanított beágyazásokat használó hibrid megközelítések személyre szabott javaslatokat nyújthatnak.
• Anomália-felismerés: A múltbeli adatokon képzett egyedi sűrű beágyazások segítenek a szokatlan minták azonosításában, ami kulcsfontosságú a csalások felderítéséhez pénzügyek.
• Szemantikus keresés: A releváns szövegekre finomhangolt, tartományspecifikus BERT-modellek képesek megérteni az összetett lekérdezési szándékokat, javítva ezzel a keresési pontosságot.

A kódoló-dekódoló modellekben a beágyazások döntő szerepet játszanak:

• Szövegösszefoglaló: A PEGASUS-hoz hasonló modellekből származó kontextuális beágyazások a lényegre törő információkat rögzítik a tömör összefoglalók létrehozásához.
• Képfeliratozás: Kombinált vizuális (CNN) és szöveges (nyelvi modell) beágyazások összekapcsolják a képi jellemzőket a megfelelő leírásokkal.
• Visszakeresési kiterjesztett generáció: a vektorbeágyazások használata nagy nyelvi modellekkel (LLM) együtt a vektorbeágyazások egyik legújabb és legszélesebb körben elfogadott felhasználási módja. Generatív mesterséges intelligenciaaz, ami a közelmúltban a vektorbeágyazások témáját az iparág élvonalába emelte.

InterSystems IRISkülönböző beágyazási típusokat használ egyetlen rendszeren belül, lehetővé téve a kifinomult mesterséges intelligencia-alkalmazásokat. Például egy egészségügyi analitikaplatform:

1. Beteghasonlóság-elemzés: Kombinálja a klinikai jegyzetek BERT-beágyazásait a laboratóriumi eredmények egyéni beágyazásaival.
2. Orvosi képek osztályozása: Finomhangolt CNN-beágyazások használata speciális képalkotási feladatokhoz.
3. Gyógyszerajánlás: A molekulaszerkezeti beágyazások felhasználása a betegadatok beágyazása mellett.
4. Klinikai döntéstámogatás: Szemantikus keresés megvalósítása domain-specifikus BERT-beágyazásokkal a releváns orvosi szakirodalom gyors visszakeresése érdekében.

Az InterSystems IRIS többféle beágyazási típus hatékony tárolása és lekérdezése révén megkönnyíti a sokoldalú AI-alkalmazások létrehozását, amelyek zökkenőmentesen működnek a különböző adattípusokkal és feladatokkal.

Mivel a vektoros beágyazások egyre inkább központi szerepet játszanak az AI-alkalmazásokban, egyre nagyobb szükség van olyan vállalati szintű megoldásokra, amelyek képesek ezeket a képességeket méretarányosan kezelni.

Itt jönnek a képbe az olyan rendszerek, mint az InterSystems IRIS.

Az InterSystems IRIS egy több modellből álló adatbázis, amely a hagyományos adattípusok, például a JSON, a teljes szöveg és a relációs táblák mellett beépített vektoros képességeket is tartalmaz.

Ez az integráció lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy strukturált és strukturálatlan adatokkal ugyanabban a rendszerben dolgozzanak, így nincs szükség külön vektoros adatbázisokra és csökken az adatmozgatás.

Ennek a megközelítésnek az előnye világossá válik, ha olyan alkalmazásokat veszünk figyelembe, mint a szemantikus keresés vagy a visszakereséssel kiegészített generálás (RAG).

Az InterSystems IRIS-hez hasonló integrált rendszerek racionalizálják az adatkezelést azáltal, hogy a vektoros beágyazásokat és a hagyományos adattípusokat egy környezetben kezelik, csökkentve a komplexitást és javítva a teljesítményt az adatmozgatás minimalizálásával.

Ez az egységes megközelítés növeli az adatok konzisztenciáját, egyszerűsíti a pipelineket és a biztonságot az adatok központosítása révén.

A vektorbeágyazások forradalmasították a gépek összetett adatok megértését és feldolgozását, lehetővé téve a mesterséges intelligencia alkalmazások új generációját. A chatbotok mögött álló nyelvi modellek működtetésétől a kifinomult képfelismerő rendszerekig a vektoros beágyazások számos mesterséges intelligencia áttörés középpontjában állnak.

A jövőre nézve a vektoros képességek integrálása az alapvető adatkezelési rendszerekbe azt ígéri, hogy ezek a nagy teljesítményű technikák minden méretű vállalkozás számára elérhetőbbé és hatékonyabbá válnak. Akár fejlesztő, adattudós vagy üzleti vezető vagy, a vektoros beágyazások megértése és kihasználása kulcsfontosságú lesz ahhoz, hogy az AI innováció élvonalában maradj.

Készen állsz arra, hogy kihasználd a vektoros beágyazások erejét a vállalkozásodban? Tapasztalja meg a legmodernebb vektoros képességeket a InterSystems IRISa saját szemével. Tudjon meg többet, és nézze meg, hogy a vektoros keresés és a generatív mesterséges intelligencia integrált megközelítése hogyan alakíthatja át az Ön alkalmazásait.