Embeddings

Gli embedding sono una pietra angolare del moderno machine learning (ML), e rappresentano un potente metodo per convertire dati ad alta dimensionalità come parole, immagini o persino utenti in vettori numerici significativi, densi e a bassa dimensionalità. L'obiettivo principale di un embedding è catturare le relazioni semantiche e il contesto sottostante dei dati originali. In questo spazio vettoriale, gli elementi con significati o caratteristiche simili sono posizionati più vicini tra loro. Ciò consente ai modelli di AI di eseguire ragionamenti complessi e attività di similarità che sarebbero impossibili con dati grezzi e non strutturati.

Come vengono creati gli embedding?

Gli embedding vengono in genere appresi automaticamente da un modello di deep learning durante il processo di training. Una rete neurale, spesso costruita con framework come PyTorch o TensorFlow, viene addestrata su un'attività rilevante, come la previsione della parola successiva in una frase o la classificazione di un'immagine. Uno dei livelli nascosti all'interno di questa rete viene quindi utilizzato come livello di embedding. Man mano che il modello impara a svolgere il suo compito, regola i pesi in questo livello, imparando efficacemente a mappare ogni elemento di input a un vettore che ne racchiude le caratteristiche più importanti. Questo processo è una forma di riduzione della dimensionalità, che comprime grandi quantità di informazioni in un formato compatto e utile.

Applicazioni ed Esempi

Gli embedding sono fondamentali per una vasta gamma di applicazioni di AI, dall'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) alla computer vision.

• Motori di raccomandazione per l'e-commerce: I sistemi di raccomandazione utilizzano gli embedding per rappresentare sia gli utenti che i prodotti. Se un utente acquista o visualizza frequentemente articoli con embedding simili (ad esempio, vari tipi di attrezzatura da corsa), il sistema può identificare altri prodotti in quel "vicinato" vettoriale (come gel energetici o zaini per l'idratazione) e raccomandarli. Questo è molto più efficace della semplice corrispondenza di parole chiave.
• Ricerca Semantica e Recupero di Immagini: Invece di fare affidamento su tag o metadati, i sistemi di ricerca semantica utilizzano gli embedding per trovare risultati basati sul significato concettuale. Un utente può cercare "foto di vacanze estive" e il sistema recupererà immagini di spiagge, montagne e scene di viaggio, anche se quelle parole esatte non sono nella descrizione dell'immagine. Questo è alimentato da modelli come CLIP, che generano embedding allineati sia per il testo che per le immagini, consentendo potenti funzionalità di modello multi-modale. Questo stesso principio consente una potente ricerca visiva, una caratteristica chiave in molte applicazioni moderne. Puoi persino costruirne uno tuo con la nostra guida alla ricerca di similarità.

Altre applicazioni includono la scoperta di farmaci, dove le molecole vengono incorporate per prevedere le interazioni, e i servizi di streaming musicale che consigliano brani con caratteristiche audio simili.

Embeddings vs. Concetti correlati

È utile distinguere gli embedding da termini correlati:

• Embeddings vs. Estrazione di feature: Gli embeddings sono una forma sofisticata, spesso automatizzata, di estrazione di feature ottenuta tramite deep learning. Mentre l'ingegneria delle feature tradizionale potrebbe comportare la definizione manuale delle feature (ad esempio, istogrammi di colore per le immagini), gli embeddings apprendono le feature rilevanti direttamente dai dati durante l'addestramento.
• Embeddings vs. Ricerca vettoriale / Database vettoriali: Gli embeddings sono le rappresentazioni vettoriali degli elementi di dati. La ricerca vettoriale è il processo di interrogazione di una raccolta di embeddings per trovare quelli più simili (più vicini) a un vettore di query, spesso utilizzando algoritmi di Approximate Nearest Neighbor (ANN) per l'efficienza. I database vettoriali (come Pinecone o Milvus) sono database specializzati ottimizzati per l'archiviazione, l'indicizzazione e l'esecuzione di ricerche vettoriali veloci su grandi volumi di embeddings.
• Embeddings vs. Tokenizzazione: La tokenizzazione è il processo di suddivisione del testo in unità più piccole (token). Questi token vengono quindi mappati agli embeddings. Quindi, la tokenizzazione è un passaggio preliminare prima che la rappresentazione dell'embedding venga creata o recuperata. Modelli NLP di riferimento come BERT e GPT-4 si basano su questo processo in due fasi.

Gli embedding forniscono un modo efficace per rappresentare i dati per i modelli di machine learning, consentendo loro di comprendere le somiglianze semantiche e i modelli complessi in diversi tipi di dati. Sono parte integrante delle capacità delle moderne piattaforme di ML come Ultralytics HUB, che semplifica la creazione di modelli AI avanzati per attività come il rilevamento di oggetti e la classificazione di immagini.