Что такое векторные вложения? | Определение от TechTarget

Что такое векторные вложения?

Векторные внедрения — это числовые представления, которые отражают отношения и значение слов, фраз и других типов данных. Посредством векторного внедрения основные характеристики или особенности объекта преобразуются в краткий и организованный массив чисел, что помогает компьютерам быстро извлекать информацию. Подобные точки данных группируются ближе друг к другу после перевода в точки в многомерном пространстве.

Используется в широком спектре приложений, особенно при обработке естественного языка (НЛП) и машинное обучение (ML), векторные внедрения помогают манипулировать и обрабатывать данные для таких задач, как сравнение сходства, кластеризация и классификация. Например, при просмотре текстовых данных такие слова, как кошка и котенок передают схожие значения, несмотря на различия в составе букв. Эффективный семантический поиск опирается на точные представления, которые адекватно отражают семантическое сходство между терминами.

[Встраиваемое содержимое]

Являются ли вложения и векторы одним и тем же?

Условия векторы и вложения могут использоваться как взаимозаменяемые в контексте векторных вложений. Оба они относятся к числовым представлениям данных, в которых каждый точка данных представляется в виде вектора в многомерном пространстве.

Вектор относится к массиву чисел с определенной размерностью, тогда как векторные внедрения используют эти векторы для представления точек данных в непрерывном пространстве.

Встраивание относится к выражению данных в виде векторов для захвата значимой информации, семантических связей, контекстных качеств или организованного представления данных, полученных с помощью алгоритмов обучения или модели машинного обучения.

Типы векторных вложений

Векторные вложения бывают разных форм, каждая из которых имеет свою функцию для представления разных типов данных. Ниже приведены некоторые распространенные типы векторных вложений:

• Вложения слов. Вложения слов — это векторные представления отдельных слов в непрерывном пространстве. Они часто используются для фиксации семантических связей между словами в таких задачах, как анализ настроений, языковой перевод и сходство слов.
• Вложения предложений. Векторные представления полных предложений называются вложениями предложений. Они полезны для таких задач, как анализ настроений, категоризация текста и поиск информации, поскольку они отражают смысл и контекст предложения.
• Вложения документов. Вложения документов — это векторные представления целых документов, таких как статьи или отчеты. Обычно используемые в таких задачах, как сходство документов, кластеризация и системы рекомендаций, они отражают общий смысл и содержание документа.
• Векторы профилей пользователей. Это векторные представления предпочтений, действий или черт пользователя. Они используются в сегментация клиентов, системы персонализированных рекомендаций и таргетированная реклама для сбора пользовательских данных.
• Векторы изображений. Это векторные представления визуальных элементов, таких как изображения или видеокадры. Они используются в таких задачах, как распознавание объекта, системы поиска изображений и рекомендаций на основе контента для выявления визуальных особенностей.
• Векторы продуктов. Представляя продукты или предметы в виде векторов, они используются в поиске продуктов, классификации продуктов и системах рекомендаций для сбора характеристик и сходств между продуктами.
• Векторы профилей пользователей. Векторы профиля пользователя представляют предпочтения, действия или черты пользователя. Они используются для сегментации пользователей, систем персонализированных рекомендаций и целевая реклама для сбора пользовательских данных.

Как создаются векторные вложения?

Векторные внедрения создаются с использованием подхода машинного обучения, который обучает модель преобразовывать данные в числовые векторы. Как правило, глубокая сверточная нейронная сеть используется для обучения этих типов моделей. Получающиеся вложения часто бывают плотными — все значения ненулевые — и многомерными — до 2,000 измерений. Популярные модели, такие как Word2Vec, GLoVE и БЕРТ конвертируйте слова, фразы или абзацы в векторные представления текстовых данных.

Обычно в этот процесс входят следующие этапы:

1. Соберите большой набор данных. Собирается набор данных, отражающий конкретную категорию данных, для которой предназначены встраивания, независимо от того, относится ли это к тексту или изображениям.
2. Предварительная обработка данных. В зависимости от типа данных очистка, подготовка и предварительная обработка данных предполагает устранение шума, изменение размера фотографий, нормализацию текста и проведение дополнительных операций.
3. Тренируй модель. Чтобы выявить связи и закономерности в данных, модель обучается с использованием набора данных. Чтобы уменьшить несоответствие между целевым и прогнозируемым векторами, параметры предварительно обученной модели изменяются на этапе обучения.
4. Сгенерируйте векторные вложения. После обучения модель может преобразовывать свежие данные в числовые векторы, представляя осмысленное и структурированное представление, которое эффективно инкапсулирует семантическую информацию исходных данных.

Векторные внедрения могут быть выполнены для широкого спектра типов данных, включая данные временных рядов, текст, изображения, аудио, трехмерные (3D) модели и видео. Из-за способа формирования вложений объекты со схожей семантикой будут иметь векторы в векторном пространстве, близкие друг к другу.

Где хранятся векторные вложения?

Векторные вложения хранятся в специализированных базах данных, известных как векторные базы данных. Эти базы данных представляют собой многомерное математическое представление характеристик данных. В отличие от стандартных скалярных баз данных или независимых векторных индексов, векторные базы данных обеспечивают особую эффективность хранения и извлечения векторных вложений в любом масштабе. Они предлагают возможность эффективно хранить и извлекать огромные объемы данных для функций векторного поиска.

Векторные базы данных включают в себя несколько ключевых компонентов, включая производительность и Отказоустойчивость. Чтобы гарантировать отказоустойчивость векторных баз данных, репликация и Sharding используются техники. Репликация — это процесс создания копий данных на нескольких узлах, тогда как сегментирование — это процесс разделения данных на несколько узлов. Это обеспечивает отказоустойчивость и бесперебойную работу даже в случае сбоя узла.

Векторные базы данных эффективны в машинном обучении и искусственном интеллекте (AI) приложения, поскольку они специализируются на управлении неструктурированные и полуструктурированные данные.

Приложения векторных вложений

Существует несколько вариантов использования векторного встраивания в разных отраслях. Общие применения векторных вложений включают следующее:

• Рекомендательные системы. Векторные встраивания играют решающую роль в рекомендательных системах гигантов отрасли, включая Netflix и Amazon. Эти внедрения позволяют организациям рассчитывать сходство между пользователями и элементами, переводя пользовательские предпочтения и характеристики элементов в векторы. Этот процесс помогает предоставлять персонализированные предложения с учетом индивидуальных вкусов пользователей.
• Поисковые системы. Поисковые системы широко используйте векторные вложения для повышения эффективности и результативности поиска информации. Поскольку векторные встраивания выходят за рамки сопоставления ключевых слов, они помогают поисковым системам интерпретировать значение слов и предложений. Даже если точные фразы не совпадают, поисковые системы все равно могут находить и извлекать документы или другую информацию, которая контекстуально релевантна, моделируя слова как векторы в семантическом пространстве.
• Чат-боты и вопросно-ответные системы. Помощь в векторных вложениях чат-боты и генеративные системы вопросов и ответов на основе искусственного интеллекта в понимании и производстве реакций, подобных человеческим. Улавливая контекст и значение текста, встраивания помогают чат-ботам осмысленно и логично реагировать на запросы пользователей. Например, языковые модели и чат-боты с искусственным интеллектом, в том числе GPT-4 и процессоры изображений, такие как Далл-Е2, приобрели огромную популярность благодаря тому, что ведут разговоры и ответы, похожие на человеческие.
• Обнаружение мошенничества и обнаружение выбросов. Вложения векторов можно использовать для обнаружения аномалий или мошеннических действий путем оценки сходства между векторами. Необычные шаблоны выявляются путем оценки расстояния между вложениями и точного определения. выбросы.
• Предварительная обработка данных. Преобразовывать необработанные данные в формат, подходящий для ML и модели глубокого обучения, встраивания используются в предварительной обработке данных. Например, векторные представления слов используются для представления слов в виде векторов, что облегчает обработку и анализ текстовых данных.
• Однократное и нулевое обучение. Однократное и нулевое обучение — это подходы к векторному внедрению, которые помогают моделям машинного обучения прогнозировать результаты для новых классов, даже если они предоставляются с ограниченным количеством размеченных данных. Модели могут обобщать и генерировать прогнозы даже при небольшом количестве обучающих экземпляров, используя семантическую информацию, включенную во вложения.
• Семантическое сходство и кластеризация. Векторные вложения облегчают оценку того, насколько похожи два объекта в многомерной среде. Это позволяет выполнять такие операции, как вычисление семантического сходства, кластеризацию и сборку связанных вещей на основе их вложений.

Какие вещи можно встроить?

С помощью векторных вложений можно представить множество различных типов объектов и типов данных. К распространенным типам вещей, которые можно встроить, относятся следующие:

Текст

Слова, фразы или документы представляются в виде векторов с использованием встраивания текста. В задачах НЛП, включая анализ настроений, семантический поиск и языковой перевод, часто используются встраивания.

Универсальный кодировщик предложений — одна из самых популярных моделей встраивания с открытым исходным кодом, которая может эффективно кодировать отдельные предложения и целые фрагменты текста.

Фотографии

Вложения изображений фиксируют и представляют визуальные характеристики изображений в виде векторов. Случаи их использования включают идентификацию объектов, классификацию изображений и обратный поиск изображений, часто известный как поиск по картинке.

Встраивание изображений также можно использовать для включения возможностей визуального поиска. Извлекая внедрения из изображений базы данных, пользователь может сравнивать внедрения изображения запроса с внедрениями фотографий базы данных, чтобы найти визуально похожие совпадения. Это обычно используется в электронная коммерция приложения, где пользователи могут искать товары, загружая фотографии похожих товаров.

Google Lens — это приложение для поиска изображений, которое сравнивает фотографии с камеры с визуально похожими продуктами. Например, его можно использовать для сопоставления интернет-продуктов, похожих на пару кроссовок или предмет одежды.

Аудио

Эмбеддинги аудио — это векторные представления аудиосигналов. Векторные внедрения фиксируют слуховые свойства, позволяя системам более эффективно интерпретировать аудиоданные. Например, встраивание звука можно использовать для музыкальных рекомендаций, классификации жанров, поиска сходства аудио, распознавания речи и проверки говорящего.

Хотя ИИ используется для различных типов встраивания, аудио ИИ уделялось меньше внимания, чем текстовый или графический ИИ. Преобразование речи в текст Google и OpenAI Whisper — это приложения для встраивания звука, используемые в таких организациях, как колл-центры, медицинские технологии, приложения для обеспечения специальных возможностей и преобразования речи в текст.

Графики

Вложения графов используют векторы для представления узлов и ребер графа. Они используется в задачах, связанных с графовой аналитикой такие как прогнозирование ссылок, признание сообщества и системы рекомендаций.

Каждый узел представляет собой объект, например человека, веб-страницу или продукт, а каждое ребро символизирует связь или соединение, существующее между этими объектами. Эти векторные вложения могут выполнять все: от рекомендации друзьям до социальные сети для обнаружения проблем кибербезопасности.

Данные временных рядов и 3D-модели

Встраивания временных рядов фиксируют временные закономерности в последовательных данных. Они используются в Интернет вещей приложения, финансовые данные и данные датчиков для деятельности, включая обнаружение аномалий, прогнозирование временных рядов и идентификация шаблона.

Геометрические аспекты трехмерных объектов также можно выразить в виде векторов с использованием вложений трехмерных моделей. Они применяются в таких задачах, как 3D-реконструкция, обнаружение объектов и сопоставление форм.

Молекулы

Вложения молекул представляют химические соединения в виде векторов. Их используют при открытии лекарств, поиске химического сходства и предсказании молекулярных свойств. Эти встраивания также используются в вычислительной химии и разработке лекарств для выявления структурных и химических особенностей молекул.

Что такое Word2Vec?

Word2Vec — популярный подход НЛП к встраиванию векторов слов. Word2Vec, созданный Google, предназначен для представления слов в виде плотных векторов в непрерывном векторном пространстве. Он может распознавать контекст слова в документе и обычно используется в задачах НЛП, таких как категоризация текста, анализ настроений и т. д. машинный перевод чтобы помочь машинам более эффективно понимать и обрабатывать естественный язык.

Word2Vec основан на принципе, согласно которому слова со схожим значением должны иметь схожие векторные представления, что позволяет модели улавливать семантические связи между словами.

Word2Vec имеет две основные архитектуры: CBOW (непрерывный мешок слов) и Skip-Gram:

• КБОУ. Эта архитектура предсказывает целевое слово на основе слов контекста. Модель получает контекст или окружающие слова, и ей поручено предсказать целевое слово в центре. Например, в предложении «Быстрая коричневая лиса прыгает через ленивую собаку» CBOW использует контекст или окружающие слова, чтобы предсказать, лиса в качестве целевого слова.
• Скип-Грэм. В отличие от CBOW, архитектура Skip-Gram предсказывает слова контекста на основе целевого слова. Модель получает целевое слово и просится предсказать окружающие контекстные термины. Взяв приведенный выше пример предложения «Быстрая коричневая лиса прыгает через ленивую собаку», Skip-gram возьмет целевое слово. лиса и найдите контекстные слова, такие как «The», «быстрый», «коричневый», «прыжки», «через», «ленивый» и «собака».

Широкий спектр предприятий начинает использовать генеративный искусственный интеллект, демонстрируя его прорывной потенциал. Исследовать как развивается генеративный ИИ, в каком направлении он пойдет в будущем и какие проблемы могут возникнуть.