이 두 라인의 관계에 대해 묻는다면 어떤 대답을 하시겠습니까?
먼저: 텍스트 임베딩이란 무엇인가요?
둘째: [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (여기에 포함될 1600개 이상의 항목].
대부분의 사람들은 이 둘의 연관성을 모를 것입니다. 첫 번째 줄은 평범한 영어로 ‘임베딩’의 의미를 묻고 있지만, 두 번째 줄은 숫자가 많아서 우리 인간에게는 이해가 되지 않습니다.
사실 두 번째 줄은 첫 번째 줄의 표현(임베딩)입니다. OpenAI GPT -3의 텍스트 임베딩-ada-002 모델에 의해 생성되었습니다.
이 과정을 통해 질문은 컴퓨터가 단어 뒤에 숨겨진 의미를 이해하는 데 사용하는 일련의 숫자로 바뀝니다.
두 사람의 관계를 해독하기 위해 머리를 긁적이며 고민하고 있다면 이 글을 읽어보세요.
텍스트 임베딩의 기본 사항과 상위 8가지 모델에 대해 알아두면 도움이 될 만한 내용을 다루었습니다!
시작해 보겠습니다.
텍스트 임베딩 모델이란 무엇인가요?
AI 모델과 컴퓨터 애플리케이션이 우리가 말하려는 내용을 어떻게 이해하는지 궁금한 적이 있나요?
맞아요, 그들은 우리가 하는 말을 이해하지 못합니다.
사실, 그들은 효과적으로 수행하기 위한 지침을 ‘내장’하고 있습니다.
아직도 헷갈리세요? 자, 단순화해 보겠습니다.
머신 러닝과 인공 지능에서 이것은 텍스트, 그림 또는 기타 종류의 표현과 같은 복잡하고 다차원적인 데이터를 더 낮은 차원의 공간으로 단순화하는 기술입니다.
임베딩은 알고리즘을 사용하거나 연산을 수행하는 등 컴퓨터가 정보를 더 쉽게 처리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
따라서 기계의 매개 언어 역할을 합니다.
그러나 텍스트 임베딩은 단어, 문장 또는 문서와 같은 텍스트 데이터를 가져와 저차원 벡터 공간에 표시되는 벡터로 변환하는 작업과 관련이 있습니다.
숫자 형식은 텍스트의 의미 관계, 문맥 및 의미를 전달하기 위한 것입니다.
텍스트 인코딩 모델은 인코딩 시 보존되는 단어 또는 짧은 글의 유사성을 제공하기 위해 개발되었습니다.
그 결과, 동일한 의미를 나타내는 단어와 유사한 언어적 맥락에 있는 단어는 이 다차원 공간에서 가까운 벡터를 가지게 됩니다.
텍스트 임베딩은 텍스트 데이터 처리의 효율성을 높이기 위해 기계의 이해력을 자연어 이해에 가깝게 만드는 것을 목표로 합니다.
텍스트 임베딩이 무엇을 의미하는지 이미 알고 있으므로 단어 임베딩과 이 접근 방식의 차이점을 살펴보겠습니다.
단어 임베딩과 텍스트 임베딩: 차이점은 무엇인가요?
단어 임베딩과 텍스트 임베딩 모두 다양한 유형의 임베딩 모델에 속합니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.
- 단어 임베딩은 특정 텍스트에서 단어를 고정된 차원 벡터로 표현하는 것과 관련이 있습니다. 그러나 텍스트 임베딩에는 전체 텍스트 단락, 문장 또는 문서를 숫자 벡터로 변환하는 작업이 포함됩니다.
- 단어 임베딩은 자연어 이해, 감정 분석, 단어 유사도 계산과 같은 단어 수준 위주의 작업에 유용합니다. 동시에 텍스트 임베딩은 더 큰 텍스트 덩어리를 이해하고 분석해야 하는 문서 요약, 정보 검색, 문서 분류와 같은 작업에 더 적합합니다.
- 일반적으로 단어 임베딩은 특정 단어를 둘러싼 로컬 컨텍스트에 따라 달라집니다. 그러나 텍스트 임베딩은 전체 텍스트를 문맥으로 간주하므로 단어 임베딩보다 더 광범위합니다. 알고리즘이 전체 의미 구조와 문장 또는 문서 간의 상호 연관성을 알 수 있도록 전체 텍스트 정보의 완전한 의미를 파악하는 것을 목표로 합니다.
알아야 할 상위 8가지 텍스트 임베딩 모델
텍스트 임베딩 모델에는 컴퓨터가 텍스트 정보를 이해하고 관리하는 방식에 혁신을 가져온 여러 가지 혁신적인 기술이 있습니다.
다음은 자연어 처리(NLP) 및 AI 기반 애플리케이션에 큰 영향을 미친 8가지 영향력 있는 텍스트 임베딩 모델입니다:
1. Word2Vec
Word2Vec으로 알려진 이 선구적인 모델은 기본적으로 고정된 차원 벡터에 매핑된 주변 문맥 단어의 표현인 단어 임베딩을 생성합니다.
이는 단어 간의 유사성을 드러내고 알고리즘이 단어가 사용되는 환경에 따라 단어의 의미를 이해할 수 있도록 의미 관계를 보여줍니다.
2. 글로브(단어 표현을 위한 글로벌 벡터)
특정 문맥 내에서 통계적으로 중요한 단어 간의 관계에만 집중하는 것이 아니라, GloVe는 전체 말뭉치에서 단어 간의 관계를 반영하는 의미 있는 단어 표현을 생성합니다.
3. FastText
Facebook AI Research에서 설계한 FastText는 단어를 n-그램 단위의 문자 가방으로 표현하여 하위 단어 정보를 사용합니다. 이를 통해 OOV를 효과적으로 수용하고 서로 다른 단어의 형태적 유사성을 강조할 수 있습니다.
4. ELMO(언어 모델 임베딩)
단어 임베딩에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 ELMO는 심층 양방향 언어 모델의 내부 상태에 의존합니다.
이러한 단어 임베딩은 전체적인 문맥을 파악할 수 있어 더욱 의미가 있습니다.
5. BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현)
BERT는 단어의 문맥을 양방향으로 이해하도록 설계된 트랜스포머 기반 모델입니다.
앞뒤 단어의 문맥에 따라 단어의 의미를 해석할 수 있어 보다 정확한 언어 이해가 가능합니다.
6. GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)
GPT 모델은 언어 생성의 대가입니다. 이러한 모델은 사전 학습 중에 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 일관된 텍스트를 생성함으로써 시퀀스의 다음 단어를 예측합니다.
7. Doc2Vec
Word2Vec의 확장 기능인 Doc2Vec은 전체 문서나 단락을 고정된 크기의 벡터에 삽입할 수 있습니다. 이 모델은 문서에 고유한 표현을 할당하여 텍스트 간의 유사성 비교를 가능하게 합니다.
8. USE(범용 문장 인코더)
전체 문장 또는 단락에 대한 임베딩은 USE라는 Google 도구로 수행됩니다. 다양한 텍스트 길이를 고정된 크기의 벡터로 효율적으로 인코딩하여 의미적 의미를 고려하고 문장을 더 간단하게 비교할 수 있도록 합니다.
자주 묻는 질문:
1. SaaS 플랫폼 또는 회사에 텍스트를 삽입하면 어떤 이점이 있나요?
개선된 텍스트 임베딩 모델은 사용자가 생성한 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 하여 SaaS 플랫폼을 확장합니다. 스마트 검색 기능, 추천을 통한 개인화된 사용자 경험, 고급 감성 분석 기능을 제공하여 더 높은 수준의 사용자 참여를 유도함으로써 기존 사용자를 유지할 수 있습니다.
2. 텍스트 임베딩 모델을 배포할 때 고려해야 할 주요 사항은 무엇인가요?
텍스트 임베딩 모델을 구현할 때 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 모델과 애플리케이션의 목적과의 호환성
- 대규모 데이터 세트를 위한 확장성
- 생성된 임베딩의 해석 가능성 및
- 계산을 효과적으로 통합하는 데 필요한 리소스입니다.
3. 텍스트 임베딩 모델의 어떤 고유 기능을 사용하여 SaaS 솔루션을 개선할 수 있나요?
예, 실제로 텍스트 임베딩 모델은 특히 고객 리뷰 검토, 기사 재정렬 알고리즘, 봇을 위한 문맥 이해, 빠른 데이터 검색 등 일반적으로 최종 사용자의 경험과 수익성을 높여주는 SaaS 솔루션을 크게 향상시킵니다.