Čo je embedding?

Embedding (v slovenskom preklade vloženie alebo reprezentácia do priestoru) je technika v strojovom učení, ktorá transformuje dáta, najčastejšie text, obrázky alebo iné komplexné vstupy, do vektorov s pevnou dĺžkou v kontinuálnom vektorovom priestore. Výsledkom je číselná reprezentácia, kde sémanticky podobné prvky majú blízke vektorové hodnoty. Embeddingy umožňujú algoritmom efektívne pracovať s dátami, ktoré by inak boli pre počítače ťažko spracovateľné.

Princípy fungovania embeddingu

Základným princípom embeddingu je mapovanie vstupných dát do nízkodimenzionálneho vektorového priestoru. Pri textových dátach model analyzuje kontext, v ktorom sa slová vyskytujú, a na základe toho priraďuje podobné vektory slovám s podobným významom. Slová ako „kráľ“ a „kráľovná“ budú mať bližšie vektorové reprezentácie ako slová „kráľ“ a „automobil“.

Dimenzionalita výsledných vektorov sa typicky pohybuje od desiatok po tisíce dimenzií, v závislosti od modelu a účelu použitia. Moderné embedding modely využívajú neurónové siete, ktoré sa učia tieto reprezentácie počas tréningového procesu na veľkých objemoch dát.

Typy embeddingov

Medzi najrozšírenejšie typy patria slovné embeddingy (word embeddings), ktoré reprezentujú jednotlivé slová. Historicky významné sú modely Word2Vec a GloVe. Vetné embeddingy zachytávajú význam celých viet alebo odsekov – príkladom je model Sentence-BERT.

V oblasti spracovania obrazu sa používajú obrazové embeddingy, ktoré generujú konvolučné neurónové siete. Multimodálne embeddingy, ako napríklad CLIP od OpenAI, dokážu reprezentovať text aj obrázky v spoločnom vektorovom priestore, čo umožňuje vyhľadávanie obrázkov pomocou textových dopytov.

Vieš, že…

…koncept word embeddingu Word2Vec predstavili výskumníci z Google v roku 2013 a revolučne zmenil spracovanie prirodzeného jazyka?

Využitie embeddingov v praxi

Embeddingy tvoria základ moderných systémov na vyhľadávanie informácií. Sémantické vyhľadávače porovnávajú vektorové reprezentácie dopytov s embeddingami dokumentov v databáze. Táto technika prekonáva obmedzenia kľúčových slov, pretože dokáže nájsť relevantné výsledky aj pri odlišnej formulácii.

V odporúčacích systémoch embeddingy reprezentujú používateľov aj produkty, čo umožňuje personalizované odporúčania. Chatboty a virtuálni asistenti využívajú embeddingy na pochopenie zámerov používateľov. V architektúre RAG (Retrieval-Augmented Generation) embeddingy zabezpečujú efektívne vyhľadávanie relevantných informácií pre veľké jazykové modely.

Kvalita ako výzva

Kvalita vektorových reprezentácií závisí od tréningových dát – ak tieto dáta obsahujú zaujatosti, prejavia sa aj vo výsledných embeddingoch. Polysémia predstavuje ďalšiu výzvu – statické embedding modely priraďujú jedno slovo jednému vektoru bez ohľadu na kontext. Kontextuálne modely ako BERT tento problém čiastočne riešia generovaním rôznych embeddingov pre rovnaké slovo v závislosti od okolitého textu.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Google Research – Word2Vec: https://code.google.com/archive/p/word2vec/
• OpenAI Platform Documentation – Embeddings: https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings

Odporúčané zdroje:

• Stanford NLP – GloVe: Global Vectors for Word Representation: https://nlp.stanford.edu/projects/glove/