Что такое эмбеддинги: как числовые векторы помогают ИИ понимать человеческий язык

Эмбеддинги — это способ представления слов, предложений и других объектов в виде числовых векторов, которые позволяют искусственному интеллекту обрабатывать и анализировать информацию. В переводе с английского термин «embedding» означает «вложение». Благодаря эмбеддингам компьютеры могут понимать смысл текста, распознавать изображения и даже улавливать эмоциональные оттенки человеческой речи.

Что представляют собой эмбеддинги

Эмбеддинги преобразуют объекты реального мира (слова, предложения, изображения) в наборы чисел — векторы фиксированной длины. Например, слово «король» может быть представлено как вектор [0.12, -0.34, 0.56…] с сотнями значений. Аналогично, другие слова, такие как «королева», «мужчина», «женщина», «страна», также преобразуются в соответствующие векторы. В этом векторном пространстве:

• Слова со схожим значением располагаются близко друг к другу (например, «король» и «монарх» будут иметь похожие векторы);
• Смысловые отношения между словами отражаются математическими операциями;
• Компьютер может выполнять вычисления с этими векторами вместо обработки текста.

Важная особенность эмбеддингов — они сохраняют семантические отношения между словами. Классический пример: если от вектора слова «король» отнять вектор слова «мужчина» и добавить вектор слова «женщина», результат будет близок к вектору слова «королева».

Какие существуют виды эмбеддингов

В зависимости от типа представляемых данных выделяют несколько видов эмбеддингов:

1. Эмбеддинги слов — преобразуют отдельные слова в векторы, учитывая их смысл. Слова «отличный» и «прекрасный» будут иметь близкие векторы, а «ужасный» — далекий от них вектор. Примеры моделей: Word2Vec, GloVe, FastText. FastText особенно эффективен для морфологически богатых языков, так как работает с частями слов.
2. Эмбеддинги предложений — представляют в виде чисел целые фразы, учитывая их общий смысл. Фразы «Этот товар нам понравился» и «Мы довольны покупкой» получат похожие векторы. Примеры моделей: Universal Sentence Encoder, Sentence-BERT, InferSent. Эти модели специально обучены представлять целые предложения как единые векторы.
3. Эмбеддинги документов — кодируют целые статьи или отчеты, сохраняя их содержание в числовом формате. Примеры моделей: Doc2Vec, LDA (Latent Dirichlet Allocation), дистиллированные версии больших языковых моделей, таких как E5 или Cohere Embed.
4. Эмбеддинги изображений — превращают картинки в числовые векторы, отражающие визуальные характеристики. Примеры моделей: ResNet, EfficientNet, CLIP (для совместных текстово-визуальных эмбеддингов). Обычно эти векторы извлекаются из предпоследних слоев, обученных сверточных нейронных сетей.
5. Эмбеддинги пользователей — формируются на основе поведения клиентов, помогая прогнозировать их предпочтения. Примеры реализаций: Matrix Factorization в рекомендательных системах, DeepWalk для социальных графов, Node2Vec для анализа пользовательских взаимодействий.
6. Мультимодальные эмбеддинги — объединяют информацию из разных источников (текст + изображения). Пример модели: CLIP от OpenAI, который позволяет находить связи между текстовыми описаниями и визуальным контентом.

Принцип работы эмбеддингов

Как же компьютер учится создавать эмбеддинги, которые правильно отражают смысл слов? Рассмотрим основные методы.

Токенизация — необходимый этап при создании эмбеддингов

Прежде чем преобразовать текст в эмбеддинги, необходимо разбить его на отдельные части — токены.

Токенизация — это процесс разделения текста на более мелкие единицы (слова, части слов или символы), которые затем преобразуются в эмбеддинги. Существует несколько подходов к токенизации:

• Токенизация на уровне слов — текст делится на отдельные слова, которые становятся базовыми единицами для эмбеддингов.
• Токенизация на уровне подслов — слова разбиваются на части (морфемы), что помогает обрабатывать редкие слова и сложные составные термины. Метод BPE (Byte-Pair Encoding), используемый в GPT, и WordPiece в BERT — яркие примеры такого подхода.
• Токенизация на уровне символов — текст разбивается на отдельные символы или их группы, что особенно полезно для языков с иероглифической письменностью.

Грамотная токенизация решает проблему работы с неизвестными словами и сокращает размер словаря, что делает модели более эффективными и устойчивыми.

От простого к сложному: эволюция эмбеддингов

В самой ранней форме эмбеддинги создавались через унитарное кодирование (one-hot encoding). Представьте словарь из 100 000 слов, где каждому слову присваивался вектор такой же длины. В этом векторе на месте, соответствующем порядковому номеру слова, стояла единица, а на всех остальных позициях — нули.

Например, слово «кошка» с номером 5834 в словаре будет представлено вектором, где на позиции 5834 стоит единица, а на всех остальных 99 999 позициях — нули. А слово «собака» с номером 8721 будет иметь единицу только на позиции 8721.

Проблема этого подхода — такие векторы не отражают смысловую близость слов (векторы «кошки» и «котенка» так же далеки друг от друга, как «кошки» и «трактора») и требуют огромного количества памяти.

Следующим шагом стало использование частотных эмбеддингов, учитывающих, как часто слово встречается в текстах. Такой подход позволил снизить значимость распространенных служебных слов (предлогов, союзов) и выделить важные для смысла термины.

Современные методы создания эмбеддингов

Настоящий прорыв произошел в 2013 году, когда исследователь Google Томаш Миколов и его команда предложили метод Word2Vec. Этот метод основан на гипотезе дистрибутивной семантики (также известной как гипотеза локальности): «слова, которые встречаются в одинаковых окружениях, имеют близкие значения».

Это означает, что значение слова можно определить, анализируя контекст, в котором оно используется. Например, слова «кофе» и «чай» часто встречаются в похожих контекстах: «выпить _», «горячий _», «чашка _», поэтому модель определяет их как семантически близкие понятия.

Word2Vec реализует эту идею через два основных алгоритма:

• CBOW (Continuous Bag of Words) — предсказывает целевое слово на основе его контекста (окружающих слов).
• Skip-gram — наоборот, предсказывает контекстные слова на основе целевого слова.

Word2Vec использует нейронные сети для анализа огромных объемов текста, отслеживая, какие слова часто встречаются рядом. В результате каждое слово получает вектор из нескольких сотен чисел (обычно от 100 до 300 измерений), который отражает его смысловые связи с другими словами.

Другие популярные методы создания эмбеддингов:

1. GloVe — использует статистические методы для анализа частоты совместного появления слов в тексте.
2. BERT — применяет двунаправленные трансформеры для учета контекста с обеих сторон каждого слова в предложении.
3. Sentence-BERT — создает эмбеддинги для длинных предложений или абзацев.
4. CLIP — формирует эмбеддинги изображений, обучаясь на совместном анализе текстовых и визуальных данных.

Почему эмбеддинги важны для моделей ИИ

Эмбеддинги играют критическую роль в работе современных моделей искусственного интеллекта, включая LLM (Large Language Models), таких как GPT. Они нужны, чтобы:

1. Понимать контекст. Например, слово «замок» может означать крепость или устройство для запирания дверей. Эмбеддинги помогают моделям различать эти значения в зависимости от контекста.
2. Ускорить обработку данных. Математические операции с числами происходят быстрее, чем анализ текстовых данных в исходной форме.
3. Генерировать осмысленный текст. Модели используют эмбеддинги для выбора наиболее вероятного следующего слова в зависимости от предыдущих элементов в тексте.

Для чего используются эмбеддинги

Эмбеддинги стали незаменимым инструментом в различных сферах применения искусственного интеллекта. Представление данных в виде многомерных числовых векторов открывает широкие возможности для анализа, сравнения и обработки информации, которые ранее были недоступны компьютерным системам.

Главная ценность эмбеддингов заключается в их способности передавать смысловые и контекстные связи между объектами. Компьютер, не понимающий человеческого языка, получает возможность оперировать содержанием текстов и изображений на уровне, приближенном к человеческому восприятию.

Рассмотрим подробнее основные области применения эмбеддингов.

Анализ текста и поиск информации

• Анализ тональности и эмоций — эмбеддинги позволяют определить, является ли текст позитивным, нейтральным или негативным, а также выявить сарказм или страх.
• Поиск информации — поисковые системы используют эмбеддинги для нахождения страниц, релевантных запросу пользователя, даже если они не содержат точных совпадений.
• Многоязычный поиск — запрос на одном языке может находить информацию на других языках благодаря единому пространству эмбеддингов.

Бизнес-применения

• Рекомендательные системы — в интернет-магазинах эмбеддинги помогают подбирать похожие товары.
• Анализ клиентских отзывов — автоматическое выявление проблем и положительных аспектов продуктов.
• Обработка запросов в чат-ботах — понимание намерений пользователя и формирование релевантных ответов.

Правовая сфера

Эмбеддинги применяются для представления правового пространства — статей различных кодексов и судебных решений. Это позволяет создавать ИИ-системы, которые могут помогать в квалификации материалов дела и подготовке проектов судебных решений.

Будущее эмбеддингов

Современные исследования направлены на создание универсальных эмбеддингов, которые позволят размещать различные объекты (тексты, изображения, видео, аудио) в едином векторном пространстве.

Такой подход даст возможность искусственному интеллекту:

• Отвечать на вопросы, заданные на разных языках;
• Иллюстрировать ответы изображениями;
• Работать с голосовыми запросами;
• Лучше понимать человеческие эмоции и намерения.

Эмбеддинги стали мостом между миром людей и миром машин, позволяя компьютерам понимать смысл слов и изображений, а не просто обрабатывать последовательности символов и пикселей.

Как эмбеддинги меняют нашу жизнь

Благодаря технологии эмбеддингов стали возможны:

• Умные голосовые ассистенты, которые понимают наши запросы;
• Переводчики, способные сохранять смысл и стиль текста;
• Поисковые системы, находящие релевантную информацию;
• Рекомендательные системы, предугадывающие наши предпочтения.

В будущем эмбеддинги помогут создать ещё более совершенные системы искусственного интеллекта, способные понимать человеческий язык на уровне, близком к человеческому.

Заключение

Эмбеддинги — это числовые векторы, представляющие слова, предложения, изображения и другие объекты, которые помогают компьютерам анализировать их взаимосвязи. Они позволяют моделям машинного обучения эффективно работать с различными типами данных, существенно улучшая:

• Обработку текста;
• Анализ изображений;
• Распознавание речи;
• Понимание контекста и семантики.

Эмбеддинги стали одной из ключевых технологий, благодаря которым искусственный интеллект может понимать человеческий язык и взаимодействовать с людьми на новом уровне.