【人工智能】深入浅出:大语言模型必不可少的技术——Embedding简介(9)

慈云数据 2024-04-23 技术支持 33 0

在当今人工智能的浪潮中,大型语言模型扮演着愈发重要的角色,而其中的Embedding技术更是这一领域的核心。你是否好奇过在深度学习模型中,是如何将文字转化为数字表示,实现对语义的把握的呢?本文将为你揭开这个谜题,深入解析Embedding技术在大语言模型中的不可或缺地位。

【人工智能】深入浅出:大语言模型必不可少的技术——Embedding简介(9)
(图片来源网络,侵删)

1. Embedding是什么?

Embedding,即嵌入,是将高维的离散数据映射到低维连续空间的一种技术。在自然语言处理中,Embedding主要用于将单词或短语转化为实数向量,使得计算机能够更好地理解和处理文本信息。这种嵌入表示方式不仅能够保留语义信息,还具备更好的计算性能

2. 文字与向量的奇妙转变

Embedding的核心思想在于,通过一个巧妙的映射,将每个单词都嵌入到一个连续的向量空间中。这个过程让计算机能够更好地理解单词之间的相似性和关联性。例如,类似含义的单词在嵌入空间中会更加接近,形成了一种语义上的相似性。

【人工智能】深入浅出:大语言模型必不可少的技术——Embedding简介(9)
(图片来源网络,侵删)

OpenAI 的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于:

  • 搜索(结果按与查询字符串的相关性排名)
  • 聚类(文本字符串按相似性分组)
  • 推荐(推荐具有相关文本字符串的项目)
  • 异常检测(识别出相关性很小的异常值)
  • 多样性测量(分析相似性分布)
  • 分类(文本字符串按最相似的标签进行分类)

    嵌入是浮点数的向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。距离小表明相关性高,距离大表明相关性低。

    如何获得嵌入

    要获取嵌入,请将文本字符串连同嵌入模型 ID(例如)发送到嵌入 API 端点text-embedding-3-small。响应将包含一个嵌入(浮点数列表),您可以提取该嵌入,将其保存在矢量数据库中,并用于许多不同的用例:

    curl https://api.openai.com/v1/embeddings \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
      -d '{
        "input": "Your text string goes here",
        "model": "text-embedding-3-small"
      }'
    

    响应将包含嵌入向量以及一些附加元数据。

    {
      "object": "list",
      "data": [
        {
          "object": "embedding",
          "index": 0,
          "embedding": [
            -0.006929283495992422,
            -0.005336422007530928,
            ... (omitted for spacing)
            -4.547132266452536e-05,
            -0.024047505110502243
          ],
        }
      ],
      "model": "text-embedding-3-small",
      "usage": {
        "prompt_tokens": 5,
        "total_tokens": 5
      }
    }
    

    默认情况下,嵌入向量返回的维度为1536。

    3. 神经网络中的嵌入层

    在大型语言模型中,嵌入通常是通过一个专门的嵌入层(Embedding Layer)来实现的。这个层的权重矩阵将会被训练,使得模型学到的嵌入能够最好地反映语义信息。这种可学习的嵌入方式极大地提高了模型对语言复杂结构的理解能力。

    4. Embedding的应用

    Embedding技术广泛应用于各种自然语言处理任务,如文本分类、语言翻译、情感分析等。通过嵌入技术,模型能够更好地处理语言数据,提高对上下文的理解,从而在各种应用中取得更好的效果。

    5. Embedding和大模型的关系

    Embedding技术在大型语言模型中扮演着关键角色。简而言之,Embedding通过使用低维向量来表示一个物体,例如一个词、一个商品或一个电影。这个Embedding向量的独特之处在于,它能够使得相近的向量对应的物体具有相近的含义。以ChatGPT这样的大语言模型为例,Embedding(“复仇者联盟”)和Embedding(“钢铁侠”)之间的距离较小,而与Embedding(“复仇者联盟”)和Embedding(“乱世佳人”)之间的距离较大。

    在大语言模型的时代,例如ChatGPT等模型的流行,人们发现Embedding具有新的价值,即帮助解决大模型的输入限制问题。通过将单词和短语表示为高维向量,Embedding允许语言模型以紧凑高效的方式编码输入文本的上下文信息。这使得模型能够使用这些上下文信息生成更为连贯和上下文适当的输出文本,即使输入文本被分成多个片段。

    此外,Embedding还可以在大量文本数据上进行预训练,然后在小型数据集上进行微调,从而提高语言模型在各种自然语言处理应用程序中的准确性和效率。Embedding技术的巧妙运用为大型语言模型的发展提供了强大的支持,成为提升模型性能和处理复杂任务的关键因素

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