Jaka byłaby Twoja odpowiedź, gdybyśmy zapytali o związek między tymi dwiema liniami?
Po pierwsze: Czym jest osadzanie tekstu?
Drugi: [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (1600 więcej pozycji do uwzględnienia tutaj].
Większość ludzi nie wiedziałaby, co je łączy. Pierwsza linia pyta o znaczenie “osadzania” w prostym języku angielskim, ale druga linia, z tymi wszystkimi liczbami, nie ma sensu dla nas, ludzi.
W rzeczywistości druga linia jest reprezentacją (osadzeniem) pierwszej linii. Został on stworzony przez model OpenAI GPT -3’s text-embedding-ada-002.
Proces ten przekształca pytanie w serię liczb, których komputer używa do zrozumienia znaczenia słów.
Jeśli również drapałeś się po głowie, aby rozszyfrować ich związek, ten artykuł jest dla Ciebie.
Omówiliśmy podstawy osadzania tekstu i jego 8 najlepszych modeli, o których warto wiedzieć!
Zacznijmy czytać.
Czym są modele osadzania tekstu?
Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, w jaki sposób modele sztucznej inteligencji i aplikacje komputerowe rozumieją to, co próbujemy powiedzieć?
Zgadza się, nie rozumieją, co mówimy.
W rzeczywistości “osadzają” nasze instrukcje, aby działać skutecznie.
Wciąż zdezorientowany? Dobra, uprośćmy to.
W uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji jest to technika, która upraszcza złożone i wielowymiarowe dane, takie jak tekst, obrazy lub inne rodzaje reprezentacji, do przestrzeni o mniejszej wymiarowości.
Osadzanie ma na celu ułatwienie przetwarzania informacji przez komputery, na przykład podczas korzystania z algorytmów lub przeprowadzania obliczeń.
Dlatego służy jako język pośredniczący dla maszyn.
Osadzanie tekstu polega jednak na pobieraniu danych tekstowych – takich jak słowa, zdania lub dokumenty – i przekształcaniu ich w wektory reprezentowane w niskowymiarowej przestrzeni wektorowej.
Forma liczbowa ma na celu przekazanie relacji semantycznych, kontekstu i sensu tekstu.
Modele kodowania tekstu zostały opracowane w celu zapewnienia podobieństwa słów lub krótkich fragmentów pisma zachowanych w kodowaniu.
W rezultacie słowa, które oznaczają te same znaczenia i te, które znajdują się w podobnych kontekstach językowych, miałyby zbliżony wektor w tej wielowymiarowej przestrzeni.
Osadzanie tekstu ma na celu zbliżenie rozumienia maszynowego do rozumienia języka naturalnego w celu poprawy efektywności przetwarzania danych tekstowych.
Ponieważ wiemy już, co oznacza osadzanie tekstu, rozważmy różnicę między osadzaniem słów a tym podejściem.
Osadzanie słów VS osadzanie tekstu: Jaka jest różnica?
Zarówno osadzanie słów, jak i osadzanie tekstu należą do różnych typów modeli osadzania. Oto kluczowe różnice-
- Osadzanie słów dotyczy reprezentacji słów jako wektorów o stałym wymiarze w określonym tekście. Osadzanie tekstu polega jednak na konwersji całych akapitów tekstu, zdań lub dokumentów na wektory liczbowe.
- Osadzenia słów są przydatne w zadaniach zorientowanych na poziom słów, takich jak rozumienie języka naturalnego, analiza nastrojów i obliczanie podobieństw słów. Jednocześnie osadzanie tekstu lepiej nadaje się do zadań takich jak podsumowywanie dokumentów, wyszukiwanie informacji i klasyfikacja dokumentów, które wymagają zrozumienia i analizy większych fragmentów tekstu.
- Zazwyczaj osadzanie słów opiera się na lokalnym kontekście otaczającym poszczególne słowa. Ponieważ jednak osadzanie tekstu uwzględnia cały tekst jako kontekst, jest ono szersze niż osadzanie słów. Dąży do uchwycenia pełnej semantyki całej informacji tekstowej, aby algorytmy mogły poznać całkowitą strukturę sensu i wzajemne powiązania między zdaniami lub dokumentami.
8 najlepszych modeli osadzania tekstu, które musisz znać
Jeśli chodzi o modele osadzania tekstu, istnieje wiele innowacyjnych technik, które zrewolucjonizowały sposób, w jaki komputery rozumieją i zarządzają informacjami tekstowymi.
Oto osiem wpływowych modeli osadzania tekstu, które wywarły znaczący wpływ na przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i aplikacje oparte na sztucznej inteligencji:
1. Word2Vec
Ten pionierski model, znany jako Word2Vec, tworzy osadzenia słów, które są zasadniczo reprezentacjami otaczających słów kontekstowych odwzorowanych na wektory o stałym wymiarze.
Ujawnia podobieństwa między słowami i pokazuje relacje semantyczne, które pozwalają algorytmom zrozumieć znaczenie słów w zależności od środowiska, w którym są używane.
2. GloVE (globalne wektory do reprezentacji słów)
Zamiast koncentrować się tylko na statystycznie ważnych relacjach między słowami w określonym kontekście, GloVe generuje znaczące reprezentacje słów, które odzwierciedlają relacje między słowami w całym korpusie.
3. FastText
Zaprojektowany przez Facebook AI Research, FastText reprezentuje słowa jako n-gramy znaków, wykorzystując w ten sposób informacje o pod-słowach. Pomaga to w skutecznym dostosowaniu OOV i podkreśla podobieństwa w morfologii różnych słów.
4. ELMO (osadzanie z modeli językowych)
Aby zapewnić kontekst dla osadzania słów, ELMO opiera się na wewnętrznych stanach głębokiego dwukierunkowego modelu językowego.
Są to osadzenia słów, które wychwytują ogólne konteksty zdaniowe, dzięki czemu są bardziej znaczące.
5. BERT (dwukierunkowe reprezentacje kodera z transformatorów)
BERT jest modelem opartym na transformatorach, zaprojektowanym do dwukierunkowego rozumienia kontekstu słów.
Potrafi interpretować znaczenie słowa w oparciu o jego kontekst z poprzedzających i następujących słów, umożliwiając dokładniejsze zrozumienie języka.
6. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Modele GPT są mistrzami generowania języka. Modele te przewidują następne słowo w sekwencji, generując spójny tekst poprzez uczenie się z ogromnych ilości danych tekstowych podczas wstępnego szkolenia.
7. Doc2Vec
Doc2Vec, rozszerzenie Word2Vec, jest w stanie osadzać całe dokumenty lub akapity w wektorach o stałym rozmiarze. Model ten przypisuje dokumentom unikalne reprezentacje, umożliwiając porównywanie podobieństw między tekstami.
8. USE (uniwersalny koder zdań)
Osadzanie całych zdań lub akapitów jest wykonywane przez narzędzie Google znane jako USE. Skutecznie koduje różne długości tekstu w wektory o stałym rozmiarze, biorąc pod uwagę ich znaczenie semantyczne i umożliwiając prostsze porównywanie zdań.
Często zadawane pytania:
1. Jaka jest wartość osadzania tekstu na platformie SaaS lub w firmie?
Ulepszone modele osadzania tekstu rozszerzają platformy SaaS, ułatwiając zrozumienie danych generowanych przez użytkowników. Zapewniają one inteligentne możliwości wyszukiwania, spersonalizowane doświadczenie użytkownika z sugestiami i zaawansowaną analizą nastrojów, co zwiększa poziom zaangażowania użytkowników, a tym samym zatrzymuje obecnych użytkowników.
2. Jakie są kluczowe kwestie związane z wdrażaniem modelu osadzania tekstu?
Podczas wdrażania modeli osadzania tekstu kluczowe kwestie obejmują
- Zgodność modelu z celami aplikacji
- Skalowalność dla dużych zbiorów danych
- Interpretowalność wygenerowanych osadzeń i
- Zasoby niezbędne do skutecznej integracji obliczeniowej.
3. Jakie unikalne cechy modeli osadzania tekstu można wykorzystać do ulepszenia rozwiązań SaaS?
Tak, rzeczywiście, modele osadzania tekstu znacznie ulepszają rozwiązania SaaS, zwłaszcza w zakresie recenzji klientów, algorytmów zmiany kolejności artykułów, rozumienia kontekstu dla botów i szybkiego wyszukiwania danych, ogólnie rzecz biorąc, zwiększając doświadczenia użytkowników końcowych i rentowność.
Przeczytaj to: 10 najlepszych niestandardowych alternatyw ChatGPT na 2024 rok