Что такое эмбеддинги и как они работают?

Какие существуют виды эмбеддингов

Метод широко применяется в бизнесе: от поиска товаров в интернет-магазинах до анализа клиентских отзывов. Эмбеддинг — это способ представления данных в виде чисел, который позволяет компьютерам анализировать тексты, изображения и поведение пользователей.

Как работает эмбеддинг, что это, простыми словами, и какие виды эмбеддингов существуют — рассмотрим ниже.

Существуют эмбеддинги:

1. Слов. Каждое слово превращается в вектор — набор чисел, отражающих его смысл. Если анализировать отзывы, слова «отличный» и «прекрасный» окажутся ближе друг к другу, а «ужасный» — дальше. Это помогает автоматически выявлять тональность комментариев.
2. Предложений. Работают с целыми фразами, учитывая их общий смысл. «Этот товар нам очень понравился» и «Мы довольны покупкой» означают одно и то же, хотя слова разные. Такой метод полезен для обработки клиентских запросов.
3. Документов. Представляют в виде чисел целые статьи, отчеты и другие объемные тексты. Если компания хранит архив договоров, embedding поможет находить документы с похожими условиями.
4. Изображений. Каждое изображение превращается в числовой вектор, который отражает его особенности. Интернет-магазин может предложить покупателю похожие товары на основе загруженной фотографии.
5. Пользователей. Формируются на основе поведения клиентов, помогая прогнозировать предпочтения. Если покупатель часто выбирает спортивную одежду, система предложит ему новые коллекции в этой категории.

Выбор подходящего метода зависит от задач. Для интернет-магазина важны эмбеддинги пользователей, для новостных порталов — эмбеддинги документов, а для чат-ботов — эмбеддинги предложений.

Эти методы также применяются в обработке видео или распознавании аудиофайлов, включая музыку и речь через эмбеддинг. Нейронные сети это делают достаточно быстро.

Принцип работы эмбеддингов

Они преобразуют объекты в числовые векторы, которые упрощают их обработку нейронными сетями.

Уточним, что такое эмбеддинг в нейронных сетях, так как это поможет точнее понять термин. Это способ представления данных в виде числовых векторов, которые упрощают их обработку.

Читайте по теме:

Data Science для предсказания спроса: как это работает на самом деле?

Мы сделали ИИ-алгоритм для помощи мерчендайзерам. Вот как он работает

Эмбеддинги преобразуют объекты в векторы:

• Слова отображаются как векторы, где каждое число представляет контекст этого слова в предложении.
• Тексты (предложения или абзацы) кодируются в векторы, которые отражают смысл всего текста.
• Изображения преобразуются в векторы, отражающие визуальные признаки, такие как форма и текстура.

Чтобы понять, как обучают эмбеддинги, важно изучить следующие инструменты:

• Моделей Word2Vec и GloVe, которые учат вектора слов, учитывая их контексты в предложениях.
• Методов предсказания контекста, когда модель предсказывает слово на основе его окружения в тексте.

После обучения эмбеддинги применяют в задачах машинного обучения, таких как:

• Классификация текста — для разделения текстов на категории.
• Анализ сентимента — для определения эмоциональной окраски текста.
• Поиск похожих объектов — для нахождения схожих изображений или текстов по их векторным представлениям.

Создание эмбеддингов делают возможным эффективное использование данных в различных задачах машинного обучения.

Методы и инструменты для преобразования текста в эмбеддинги

1. Word2Vec преобразует слова в векторы фиксированной длины, используя нейронные сети. Он обучает модель на больших объемах текста, где каждое слово представлено вектором, который зависит от контекста его использования. К примеру, вектор для слова «король» может быть близким к вектору для слова «царь», но отличаться от вектора слова «собака».
2. GloVe преобразует слова в векторы с помощью статистических методов. Модель анализирует частоту сообществ слов в тексте, создавая векторы, которые отражают контексты и связи между словами. Например, для слов «пицца» и «паста» GloVe создаст похожие векторы, поскольку эти слова часто встречаются в схожих контекстах, например, в ресторане.
3. BERT использует двунаправленные контексты для создания эмбеддингов текста. Модель применяет трансформеры, чтобы учитывать контекст с обеих сторон каждого слова в предложении. Например, в контексте предложения «Я купил машину в Москве» BERT поймет, что слово «машину» связано с «покупкой», а не с «городом», и создаст более точный вектор.
4. Sentence-BERT формирует эмбеддинг текста для длинных предложений или абзацев. Модель обучена таким образом, чтобы создавать эмбеддинги, которые можно использовать для поиска схожих текстов или классификации. К примеру, эмбеддинг слов для предложения «Я люблю изучать искусственный интеллект» будет схож с эмбеддингом для «Моя страсть — это машинное обучение эмбеддингов», поскольку оба текста касаются одной и той же темы.
5. CLIP создает эмбеддинги изображений, обучая модель на совместном анализе текстовых и визуальных данных. Модель CLIP создает эмбеддинги, которые связывают текст с изображением. Например, для изображения с котом и текста «кот на диване» CLIP создаст эмбеддинги, которые будут ассоциировать эти 2 объекта, позволяя искать изображения по текстовому запросу или наоборот.

Почему эмбеддинги важны для LLM

Эмбеддинги играют важную роль в моделях обработки естественного языка LLM, аббр. от large language models — «большие языковые модели» , таких как GPT. Эти модели используют эмбеддинги для представления слов и фраз в числовом виде, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать текстовые данные.

Еще по теме:

Как устроены большие языковые модели (LLM)

Шпаргалка по нейросетям: чем отличаются и какую выбрать для бизнеса

Он нужен, чтобы:

1. Понимать контекст. К примеру, слово «замок» может иметь 2 разных значения в зависимости от контекста. В предложении «Мы посетили старинный замок» оно будет обозначать крепость или дворец. А в предложении «Я потерял ключ от замка» слово будет означать устройство для запирания дверей или ящиков. Эмбеддинги помогают моделям различать эти значения, создавая для слова «замок» разные вектора в зависимости от контекста. Эмбеддинг позволяет модели понять, какой именно смысл слова применяется в конкретной ситуации. Это особенно важно для корректной интерпретации текста и исключения амфиболий (двусмысленностей).
2. Ускорить обработку данных. Например, если модель должна анализировать текст «собака лает на улице», то она превращает каждое слово в числовой вектор (например, для слова «собака» может быть вектор [0.12, -0.34, 0.56]). Вместо того чтобы работать с буквами и словами, модель использует эти векторы, что значительно ускоряет процесс, так как математические операции с числами происходят быстрее, чем анализ текстовых данных в их исходной форме.
3. Генерировать текст. Они учитывают контекст и создают осмысленные и логичные последовательности. Например, при генерации эмбеддинги помогают выбрать наиболее вероятное следующее слово в зависимости от предыдущих элементов в тексте, что приводит к созданию естественных и когерентных текстов.

Для чего нужны эмбеддинги

Они задействуются, чтобы:

1. Обрабатывать стиль текста. Эмбеддинги позволяют моделям различать стиль текста, например, анализировать, является ли текст формальным или неформальным. Это важно при работе с отзывами, статьями или рекламными материалами, где необходимо учитывать эмоции или тональность. Например, эмбеддинги помогут определить, является ли текст положительным, нейтральным или негативным.
2. Искать информацию и сравнивать ее. Это помогает моделям находить тексты, изображения или другие данные, схожие по смыслу. Например, в поисковых системах эмбеддинги позволяют улучшить результаты поиска, показывая страницы или товары, которые могут быть интересны пользователю, даже если они не содержат точных совпадений с запросом.
3. Анализировать данные. В аналитических системах эмбеддинги помогают извлекать важную информацию из больших массивов данных, а также выявлять закономерности и тренды. Например, в бизнес-аналитике эмбеддинги могут помочь выявить потребительские предпочтения на основе анализа данных о покупках.
4. Переводить текст и генерировать его. Эмбеддинги также используются в генеративных моделях, таких как GPT, для создания осмысленных текстов. Например, когда модель генерирует ответ на запрос, она использует эмбеддинги для преобразования слов в контекстные векторы, что позволяет создавать логичные и последовательные ответы, соответствующие запросу пользователя.

Закрепим

Эмбеддинги — это числовые векторы, которые представляют объекты (слова, предложения, изображения и другие данные) и помогают нейронным сетям анализировать их взаимосвязи. Эти векторы позволяют моделям машинного обучения эффективно работать с различными типами данных, улучшая обработку текста, изображений, аудио и видео.

Фото в тексте: NurPhoto / Getty Images

Существует несколько типов эмбеддингов:

1. Слов — представляют слова как векторы, учитывая их контекст и семантическую близость.
2. Текста — обрабатывают целые предложения или абзацы, учитывая грамматическую структуру и контекст.
3. Изображений — преобразуют изображения в векторы, что позволяет решать задачи классификации и поиска по изображению.
4. Для других типов данных — используются для аудио и видео, помогая анализировать звуковые и визуальные данные.

Эмбеддинги обучаются на больших объемах данных с использованием различных методов, таких как Word2Vec, GloVe, BERT и CLIP. Эти методы позволяют моделям понимать контекст и семантику данных, ускоряя их обработку и улучшая точность анализа.

Эмбеддинги:

• Анализируют тональность и эмоции в текстах.
• Помогают находить схожие объекты и улучшать результаты поиска.
• Позволяют извлекать полезную информацию и выявлять закономерности.
• Используются для перевода и создания осмысленных текстов.

Фото на обложке: NurPhoto / Getty Images