임베딩

임베딩은 현대 머신러닝(ML)의 초석으로, 단어, 이미지 또는 사용자까지 고차원 데이터를 의미 있고, 밀도 높고, 저차원적인 수치 벡터로 변환하는 강력한 방법입니다. 임베딩의 주된 목표는 원본 데이터의 의미론적 관계와 기본 컨텍스트를 포착하는 것입니다. 이 벡터 공간에서 유사한 의미나 특징을 가진 항목은 서로 더 가까이 배치됩니다. 이를 통해 AI 모델은 원시 비정형 데이터로는 불가능한 복잡한 추론 및 유사성 작업을 수행할 수 있습니다.

Embeddings는 어떻게 생성되나요?

임베딩은 일반적으로 딥러닝 모델에 의해 학습 과정에서 자동으로 학습됩니다. 신경망은 종종 PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 프레임워크로 구축되며, 문장에서 다음 단어 예측 또는 이미지 분류와 같은 관련 작업에 대해 학습됩니다. 이 네트워크 내의 숨겨진 레이어 중 하나가 임베딩 레이어로 사용됩니다. 모델이 작업을 수행하는 방법을 학습함에 따라 이 레이어의 가중치를 조정하여 각 입력 항목을 가장 중요한 특징을 캡슐화하는 벡터에 효과적으로 매핑하는 방법을 학습합니다. 이 프로세스는 방대한 양의 정보를 컴팩트하고 유용한 형식으로 압축하는 차원 축소의 한 형태입니다.

응용 분야 및 예시

임베딩은 자연어 처리(NLP)에서 컴퓨터 비전에 이르기까지 광범위한 AI 애플리케이션에 필수적입니다.

• E-커머스 추천 엔진: 추천 시스템은 사용자 및 제품을 나타내기 위해 임베딩을 사용합니다. 사용자가 유사한 임베딩을 가진 항목(예: 다양한 유형의 러닝 장비)을 자주 구매하거나 보는 경우, 시스템은 해당 벡터 이웃의 다른 제품(예: 에너지 젤 또는 수분 팩)을 식별하여 추천할 수 있습니다. 이는 단순한 키워드 매칭보다 훨씬 효과적입니다.
• 시맨틱 검색 및 이미지 검색: 태그나 메타데이터에 의존하는 대신 시맨틱 검색 시스템은 임베딩을 사용하여 개념적 의미를 기반으로 결과를 찾습니다. 사용자는 "여름 휴가 사진"을 검색할 수 있으며, 시스템은 해당 단어가 이미지 설명에 없더라도 해변, 산 및 여행 장면의 이미지를 검색합니다. 이는 텍스트와 이미지 모두에 대해 정렬된 임베딩을 생성하여 강력한 다중 모드 모델 기능을 가능하게 하는 CLIP과 같은 모델에 의해 구동됩니다. 동일한 원리로 강력한 시각적 검색이 가능하며, 이는 많은 최신 애플리케이션의 핵심 기능입니다. 유사성 검색 가이드를 통해 직접 구축할 수도 있습니다.

다른 응용 분야로는 분자를 임베딩하여 상호 작용을 예측하는 신약 개발, 유사한 오디오 기능을 가진 노래를 추천하는 음악 스트리밍 서비스 등이 있습니다.

임베딩 vs. 관련 개념

임베딩을 관련 용어와 구별하는 것이 유용합니다.

• 임베딩 vs. 특징 추출: 임베딩은 딥러닝을 통해 달성되는 정교하고 종종 자동화된 형태의 특징 추출입니다. 기존의 특징 엔지니어링은 특징을 수동으로 정의하는 것(예: 이미지의 경우 색상 히스토그램)을 포함할 수 있지만, 임베딩은 훈련 중에 데이터에서 직접 관련 특징을 학습합니다.
• 임베딩 vs. 벡터 검색 / 벡터 데이터베이스: 임베딩은 데이터 항목의 벡터 표현입니다. 벡터 검색은 쿼리 벡터와 가장 유사한(가장 가까운) 임베딩을 찾기 위해 임베딩 모음을 쿼리하는 프로세스이며, 종종 효율성을 위해 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용합니다. 벡터 데이터베이스(예: Pinecone 또는 Milvus)는 대량의 임베딩에 대한 빠른 벡터 검색을 저장, 인덱싱 및 수행하도록 최적화된 특수 데이터베이스입니다.
• 임베딩 vs. 토큰화: 토큰화는 텍스트를 더 작은 단위(토큰)로 분해하는 프로세스입니다. 그런 다음 이러한 토큰은 임베딩에 매핑됩니다. 따라서 토큰화는 임베딩 표현이 생성되거나 검색되기 전의 예비 단계입니다. BERT 및 GPT-4와 같은 주요 NLP 모델은 이 2단계 프로세스에 의존합니다.

임베딩은 머신러닝 모델을 위한 데이터 표현의 강력한 방법을 제공하여 다양한 데이터 유형에서 의미론적 유사성 및 복잡한 패턴을 이해할 수 있도록 합니다. 이는 Ultralytics HUB와 같은 최신 ML 플랫폼의 기능에 필수적이며, 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 작업을 위한 고급 AI 모델 생성을 간소화합니다.