2024年のテキスト埋め込みモデル・トップ8

Oriol Zertuche — Wed, 24 Jan 2024 07:58:56 +0000

この2つの路線の関係について尋ねたら、あなたはどう答えるだろうか？

はじめに テキスト埋め込みとは何か？

セカンド [0.03156438、0.0013196499、-0.0171-56885、-0.0008197554、0.011872382、0.0036221128、-0.0229156626、-0.005692569、…（ここに含めるべき項目はあと1600項目ある］

ほとんどの人は、この2つのつながりは知らないだろう。 1行目は “embedding “の意味を平易に問うているが、2行目は数字ばかりで私たち人間には意味がわからない。

実際、2行目は1行目の表現（埋め込み）である。 OpenAI GPT -3のtext-embedding-ada-002モデルによって作成されました。

このプロセスは、質問を一連の数字に変え、コンピューターがその言葉の背後にある意味を理解するために使用する。

二人の関係を読み解くのに頭を悩ませているなら、この記事を読んでほしい。

テキスト埋め込みの基礎と、その上位8モデルについて解説しました！
さあ、読書を始めよう。

テキスト埋め込みモデルとは？

AIモデルやコンピューター・アプリケーションは、私たちが言おうとしていることをどのように理解しているのだろうかと不思議に思ったことはないだろうか。

その通り、彼らは私たちの言うことを理解していない。

実際、彼らは効果的なパフォーマンスを発揮するために、私たちの指示を “埋め込んで “いるのだ。

まだ迷っているのか？よし、単純化しよう。

機械学習や人工知能では、テキストや画像などの複雑で多次元なデータを、より次元の低い空間に単純化する技術である。

エンベッディングの目的は、例えばアルゴリズムを使用したり、その上で計算を行ったりする際に、コンピューターが情報を処理しやすくすることである。

そのため、マシンを媒介する言語として機能している。

しかし、テキスト埋め込みは、単語、文章、文書などのテキストデータを取り込み、低次元のベクトル空間で表現されるベクトルに変換することに関係している。

数値形式は、テキストの意味関係、文脈、意味を伝えるためのものである。

テキストエンコーディングモデルは、エンコーディングで保存された単語や短い文章の類似性を提供するために開発された。

その結果、同じ意味を表す単語や、似たような言語的文脈にある単語は、この多次元空間において近いベクトルを持つことになる。

テキスト埋め込みは、テキストデータの処理効率を向上させるために、機械理解を自然言語理解に近づけることを目的としている。

テキスト埋め込みが何を意味するかはすでに知っているので、単語埋め込みとこのアプローチの違いを考えてみよう。

単語埋め込みもテキスト埋め込みも、様々なタイプの埋め込みモデルに属する。主な違いは以下の通りである。

単語の埋め込みは、特定のテキストにおける固定次元ベクトルとしての単語の表現に関係する。しかし、テキスト埋め込みでは、テキストの段落、文、文書全体を数値ベクトルに変換する。
単語埋め込みは、自然言語理解、感情分析、単語の類似性の計算など、単語レベル指向のタスクで有用である。同時に、テキスト埋め込みは、文書の要約、情報検索、文書分類など、より大きなテキストの塊の理解と分析を必要とするタスクにより適している。
通常、単語の埋め込みは、特定の単語を取り巻く局所的な文脈に依存する。しかし、テキスト埋め込みは、テキスト全体を文脈として考えるので、単語埋め込みよりも広い。アルゴリズムが文章や文書全体の意味構造や相互関係を把握できるように、テキスト情報全体の完全なセマンティクスを把握することを目指している。