벡터 임베딩은 무엇입니까? 유형 및 사용 사례

벡터 임베딩의 전력 잠금 해제 : 생성 AI에 대한 안내서

당신의 언어를 말하지 않는 사람에게 헝겊 (검색 증강 세대)을 설명한다고 상상해보십시오. 이제 인간 언어, 이미지 및 음악을 "이해하는"기계를 고려하십시오. 벡터 임베딩이 빛나는 곳입니다! 복잡한 고차원 데이터 (텍스트 나 이미지와 같은)를 단순하고 조밀 한 수치 표현으로 변환하여 알고리즘의 데이터 처리가 훨씬 쉽습니다.

이 게시물은 생성 AI의 미래에서 벡터 임베딩, 유형 및 중요한 역할을 탐구합니다. 또한 Cohere 및 Hugging Face와 같은 플랫폼에서 사용하는 방법을 보여 드리겠습니다. 임베딩의 마법에 뛰어들 준비가 되셨습니까? 시작하자!

주요 개념 :

• 벡터 임베딩은 복잡한 데이터를 AI에 대한 수치 표현으로 단순화합니다.
• 데이터 포인트는 벡터로 표시됩니다. 근접성은 의미 론적 유사성을 나타냅니다.
• 다른 임베딩 유형 (단어, 문장, 이미지)은 다양한 AI 작업을 제공합니다.
• 생성 AI는 컨텍스트를 이해하고 관련 컨텐츠를 생성하기 위해 임베딩에 의존합니다.
• Cohere 및 Hugging Face는 쉽게 접근 할 수있는 미리 훈련 된 임베딩 모델을 제공합니다.

벡터 임베딩은 무엇입니까?

벡터 임베딩은 연속 벡터 공간 내에서 데이터 포인트의 수학적 표현입니다. 본질적으로, 그들은 비슷한 데이터가 서로 모이는 고정 차원 공간에 데이터를 매핑합니다. 텍스트의 경우, 이것은 단어, 문구 또는 문장이 조밀 한 벡터로 변환된다는 것을 의미합니다. 벡터 사이의 거리는 의미 론적 유사성을 반영합니다. 이 수치 표현은 구조화되지 않은 데이터 (텍스트, 이미지, 비디오)로 기계 학습 작업을 단순화합니다.

과정 :

1. 입력 데이터 : 이미지, 문서, 오디오 - 다양한 데이터 유형.
2. 임베딩 변환 : 사전 훈련 된 모델 (신경망, 변압기)은 데이터를 처리하여 밀도가 높은 수치 벡터 (임베딩)를 생성합니다. 각 숫자는 내용의 의미의 측면을 포착합니다.
3. 벡터 표현 : 데이터는 고차원 공간의 지점 인 벡터 ([…])가됩니다. 비슷한 데이터 포인트가 더 가깝습니다.
4. 가장 가까운 이웃 검색 : 저장된 임베딩에 비해 쿼리가 벡터로 변환되며 가장 가까운 (가장 유사한) 항목이 검색됩니다.
5. 결과 : 유사한 항목 (이미지, 문서, 오디오)이 유사하게 순위가 매겨집니다.

임베딩이 중요한 이유는 무엇입니까?

1. 치수 감소 : 고차원, 희소 데이터는 저 차원의 고밀도 벡터로 감소하여 시맨틱 관계를 유지하면서 효율성을 향상시킵니다.
2. 의미 론적 유사성 : 임베딩 캡처 데이터 컨텍스트 및 의미. 벡터 공간에서 비슷한 단어 나 구가 더 가깝습니다.
3. 모델 입력 : 임베딩은 다양한 AI 작업 (분류, 생성, 번역, 클러스터링)에 대한 입력으로 사용됩니다.

벡터 임베딩의 유형

데이터 및 작업에 따라 여러 가지 임베딩 유형이 있습니다.

1. 단어 임베딩 : 개별 단어를 나타냅니다 (Word2vec, 장갑, FastText). 감정 분석, 부식 태그, 기계 번역에 사용됩니다.
2. 문장 임베딩 : 전체 문장을 나타냅니다 (Bert, Sentence-Bert, Infersent). 시맨틱 텍스트 유사성, 역설 탐지, 질문 답변에 유용합니다.
3. 문서 임베딩 : 전체 문서 (DOC2VEC, 변압기 기반 모델)를 나타냅니다. 문서 분류, 주제 모델링, 요약에 사용됩니다.
4. 이미지 및 멀티 모달 임베딩 : 이미지, 오디오, 비디오 (클립)를 나타냅니다. 멀티 모달 AI, 시각적 검색, 컨텐츠 생성에 사용됩니다.

임베딩 및 생성 AI

GPT와 같은 생성 AI 모델은 컨텐츠를 이해하고 생성하기 위해 임베딩에 크게 의존합니다. 임베딩을 통해 이러한 모델은 데이터 내의 컨텍스트, 패턴 및 관계를 파악하여 의미있는 출력을 생성 할 수 있습니다. 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 의미 적 이해 : 모델은 언어 (또는 이미지)의 의미를 이해합니다.
• 컨텐츠 생성 : 임베딩은 새로운 데이터 (텍스트, 이미지, 음악)를 생성하기위한 입력입니다.
• 멀티 모달 응용 프로그램 : 창의적 출력 (이미지 캡션, 텍스트-이미지 모델)의 여러 데이터 유형 (텍스트 및 이미지)을 결합합니다.

벡터 임베딩에 코어 사용

Cohere는 미리 훈련 된 언어 모델과 임베딩을 생성하기위한 API를 제공합니다. 다음은 단순화 된 예입니다 (Cohere API 키가 필요) :

 Cohere 가져 오기
co = cohere.client ( 'your_api_key')
응답 = co.embed (texts = [ 'example text'], model = 'Embed-English-v3.0')
인쇄 (응답)

출력은 입력 텍스트를 나타내는 벡터입니다.

벡터 임베딩을위한 포옹 얼굴 사용

Hugging Face의 Transformers Library는 미리 훈련 된 많은 미리 훈련 된 생성 (Bert, Roberta 등)을 제공합니다. 단순화 된 예는 다음과 같습니다 ( transformers 및 torch 설치가 필요함).

 변압기에서 Berttokenizer, Bertmodel을 가져옵니다
토치 수입
# ... (모델로드 및 처리 코드) ...

출력은 문장 임베딩을 포함하는 텐서입니다.

벡터 임베딩 및 코사인 유사성

코사인 유사성은 크기를 무시하고 벡터 간의 방향성 유사성을 측정합니다. 고차원 임베딩을 비교하는 데 이상적입니다. 공식은 다음과 같습니다.

코사인 유사성 = (a⋅b) / (|| a || || b ||)

1 근처의 값은 높은 유사성을 나타냅니다. 0 근처의 값은 유사성이 낮음을 나타냅니다.

결론

벡터 임베딩은 NLP 및 생성 AI의 기본입니다. Cohere 및 Hugging Face와 같은 플랫폼은 강력한 임베딩 모델에 쉽게 접근 할 수 있습니다. 이러한 도구를 마스터하는 것은보다 정교하고 컨텍스트 인식 AI 시스템을 구축하는 데 핵심입니다.

(Q & A 섹션은 원래 입력과 동일하게 유지됩니다)

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