ベクトル埋め込みとは何ですか？タイプとユースケース

ベクトル埋め込みのパワーのロックを解除：生成AIのガイド

あなたの言語を話さない人にラグ（検索拡張生成）を説明することを想像してください - 困難な仕事ですよね？ここで、人間の言語、画像、音楽を「理解」するのに苦労している機械を考えてみましょう。これは、ベクトルの埋め込み帯が輝く場所です！それらは、複雑で高次元のデータ（テキストや画像など）を単純で密な数値表現に変換し、アルゴリズムのデータ処理をはるかに容易にします。

この投稿では、生成AIの将来におけるベクトルの埋め込み、それらのタイプ、およびそれらの重要な役割を調査します。また、CohereやHugging Faceなどのプラットフォームでそれらを使用する方法も紹介します。埋め込みの魔法に飛び込む準備はできましたか？始めましょう！

重要な概念：

• ベクトル埋め込みは、複雑なデータをAIの数値表現に単純化します。
• データポイントはベクトルとして表されます。近接性はセマンティックな類似性を示します。
• さまざまな埋め込みタイプ（単語、文、画像）は、さまざまなAIタスクに対応しています。
• 生成AIは、コンテキストを理解し、関連するコンテンツを生成するために埋め込みに依存しています。
• コアとハグの顔は、簡単にアクセスしやすい事前に訓練を受けた埋め込みモデルを提供します。

ベクトル埋め込みとは何ですか？

ベクトル埋め込みは、連続ベクトル空間内のデータポイントの数学的表現です。基本的に、彼らはデータを固定された次元空間にマッピングし、同様のデータが一緒にクラスター化されます。テキストの場合、これは単語、フレーズ、または文が密なベクトルに変換されることを意味します。ベクトル間の距離は、セマンティックな類似性を反映しています。この数値表現は、構造化されていないデータ（テキスト、画像、ビデオ）を使用した機械学習タスクを簡素化します。

プロセス：

1. 入力データ：画像、ドキュメント、オーディオ - 多様なデータ型。
2. 埋め込み変換：事前に訓練されたモデル（ニューラルネットワーク、トランス）はデータを処理し、密な数値ベクトル（埋め込み）を生成します。各番号は、コンテンツの意味の側面をキャプチャします。
3. ベクトル表現：データはベクトル（[…]）になり、高次元空間のポイントです。同様のデータポイントがより近いです。
4. 最近傍検索：クエリは、保存された埋め込みと比較してベクトルに変換され、最も近い（最も類似した）アイテムが取得されます。
5. 結果：同様のアイテム（画像、ドキュメント、オーディオ）が返され、類似性によってランク付けされます。

埋め込みが重要なのはなぜですか？

1. 寸法削減：高次元のまばらなデータは、低次元の密なベクトルに縮小され、効率を改善しながらセマンティック関係を維持します。
2. セマンティックの類似性：埋め込みは、データのコンテキストと意味をキャプチャします。ベクトル空間では、同様の単語やフレーズがより近くなります。
3. モデル入力：埋め込みは、さまざまなAIタスク（分類、生成、翻訳、クラスタリング）の入力として使用されます。

ベクトル埋め込みの種類

データとタスクに応じて、いくつかの埋め込みタイプが存在します。

1. 単語の埋め込み：個々の単語（word2vec、glove、fasttext）を表します。センチメント分析、一部のスピーチタグ付け、機械翻訳で使用されます。
2. 文の埋め込み：文全体を表します（Bert、Sente-Bert、Irersent）。セマンティックテキストの類似性、言い換え検出、質問応答に役立ちます。
3. ドキュメント埋め込み：ドキュメント全体（doc2vec、トランスベースのモデル）を表します。ドキュメント分類、トピックモデリング、要約で使用されます。
4. 画像とマルチモーダルの埋め込み：画像、オーディオ、ビデオ（クリップ）を表します。マルチモーダルAI、視覚検索、コンテンツ生成で使用されます。

埋め込みと生成AI

GPTのような生成AIモデルは、コンテンツを理解して生成するために、埋め込みに大きく依存しています。埋め込みにより、これらのモデルはデータ内のコンテキスト、パターン、および関係を把握し、意味のある出力を生成できます。重要な側面には次のものがあります。

• セマンティック理解：モデルは言語（または画像）のセマンティクスを理解しています。
• コンテンツ生成：埋め込みは、新しいデータ（テキスト、画像、音楽）を生成するための入力です。
• マルチモーダルアプリケーション：クリエイティブな出力（画像キャプション、テキストから画像モデル）の複数のデータ型（テキストと画像）を組み合わせます。

ベクトル埋め込みにCohereを使用します

Cohereは、事前に訓練された言語モデルと埋め込みを生成するためのAPIを提供します。簡単な例です（Cohere APIキーが必要です）：

輸入はcohereします
co = cohere.client（ 'your_api_key'）
response = co.embed（texts = ['example text']、model = 'embed-english-v3.0'）
印刷（応答）

出力は、入力テキストを表すベクトルです。

ベクターの埋め込みに抱きしめる顔を使用します

Hugging FaceのTransformers Libraryは、埋め込み生成のための多くの事前に訓練されたモデル（Bert、Robertaなど）を提供しています。簡単な例です（ transformersとtorchインストールが必要です）：

変圧器から輸入berttokenizer、bertmodel
トーチをインポートします
＃...（モデルの読み込みと処理コード）...

出力は、文の埋め込みを含むテンソルです。

ベクトル埋め込みとコサインの類似性

コサインの類似性は、大きさを無視して、ベクトル間の方向性の類似性を測定します。高次元の埋め込みを比較するのに最適です。式は次のとおりです。

Cosineの類似性=（aδb） /（|| a || || b ||）

1近くの値は、高い類似性を示します。 0近くの値は、類似性が低いことを示します。

結論

ベクトル埋め込みは、NLPおよび生成AIの基本です。 CohereやHugging Faceなどのプラットフォームは、強力な埋め込みモデルに簡単にアクセスできます。これらのツールを習得することは、より洗練されたコンテキスト対応AIシステムを構築するための鍵です。

（Q＆Aセクションは元の入力と同じままです）

以上がベクトル埋め込みとは何ですか？タイプとユースケースの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。