임베딩

임베딩은 최신 머신러닝(ML)의 초석으로, 단어, 이미지 또는 사용자와 같은 고차원 데이터를 의미 있고 밀도가 높은 저차원 숫자 벡터로 변환하는 강력한 방법입니다. 임베딩의 주요 목표는 원본 데이터의 의미 관계와 기본 컨텍스트를 포착하는 것입니다. 이 벡터 공간에서 비슷한 의미나 특성을 가진 항목은 서로 더 가깝게 배치됩니다. 이를 통해 AI 모델은 원시 비정형 데이터로는 불가능한 복잡한 추론 및 유사성 작업을 수행할 수 있습니다.

임베딩이 생성되는 방법

임베딩은 일반적으로 학습 과정에서 딥러닝 모델에 의해 자동으로 학습됩니다. 보통 PyTorch나 TensorFlow와 같은 프레임워크로 구축되는 신경망은 문장의 다음 단어를 예측하거나 이미지를 분류하는 등 관련 작업에 대해 학습됩니다. 그런 다음 이 네트워크 내의 숨겨진 레이어 중 하나가 임베딩 레이어로 사용됩니다. 모델이 작업을 수행하는 방법을 학습하면서 이 계층의 가중치를 조정하여 각 입력 항목을 가장 중요한 특징을 캡슐화하는 벡터에 매핑하는 방법을 효과적으로 학습합니다. 이 과정은 일종의 차원 축소로, 방대한 양의 정보를 간결하고 유용한 형식으로 압축합니다.

애플리케이션 및 예시

임베딩은 자연어 처리(NLP) 에서 컴퓨터 비전에 이르기까지 다양한 AI 애플리케이션의 기본입니다.

• 이커머스 추천 엔진: 추천 시스템은 임베딩을 사용하여 사용자와 제품을 모두 나타냅니다. 사용자가 유사한 임베딩이 있는 상품(예: 다양한 종류의 러닝 기어)을 자주 구매하거나 보는 경우, 시스템은 해당 벡터 인근의 다른 제품(예: 에너지 젤 또는 수분 팩)을 식별하여 추천할 수 있습니다. 이는 단순한 키워드 매칭보다 훨씬 더 효과적입니다.
• 시맨틱 검색 및 이미지 검색: 시맨틱 검색 시스템은 태그나 메타데이터에 의존하는 대신 임베딩을 사용해 개념적 의미에 기반한 결과를 찾습니다. 사용자가 '여름 휴가 사진'을 검색하면 이미지 설명에 해당 단어가 없더라도 시스템이 해변, 산, 여행 장면이 담긴 이미지를 검색합니다. 이는 텍스트와 이미지 모두에 대해 정렬된 임베딩을 생성하여 강력한 멀티모달 모델 기능을 구현하는 CLIP과 같은 모델에 의해 구동됩니다. 이와 같은 원리를 통해 많은 최신 애플리케이션의 핵심 기능인 강력한 시각적 검색을 구현할 수 있습니다. 유사도 검색 가이드를 통해 자신만의 검색 모델을 구축할 수도 있습니다.

다른 애플리케이션으로는 분자를 내장하여 상호작용을 예측하는 신약 개발, 유사한 오디오 기능을 가진 노래를 추천하는 음악 스트리밍 서비스 등이 있습니다.

임베딩과 관련 개념

임베딩과 관련 용어를 구분하는 것이 도움이 됩니다:

• 임베딩과 특징 추출 비교: 임베딩은 딥러닝을 통해 구현되는 정교하고 자동화된 형태의 특징 추출입니다. 기존의 피처 엔지니어링은 피처(예: 이미지의 색상 히스토그램)를 수동으로 정의해야 하는 반면, 임베딩은 학습 중에 데이터에서 직접 관련 피처를 학습합니다.
• 임베딩과 벡터 검색/벡터 데이터베이스 비교: 임베딩은 데이터 항목의 벡터 표현입니다. 벡터 검색은 임베딩 컬렉션을 쿼리하여 쿼리 벡터와 가장 유사한(가장 가까운) 임베딩을 찾는 과정으로, 효율성을 위해 ANN(근사 최인접 이웃) 알고리즘을 사용하는 경우가 많습니다. 벡터 데이터베이스 (예: Pinecone 또는 Milvus)는 대량의 임베딩을 저장, 색인화 및 빠른 벡터 검색을 수행하는 데 최적화된 특수 데이터베이스입니다.
• 임베딩과 토큰화: 토큰화는 텍스트를 더 작은 단위(토큰)로 분해하는 프로세스입니다. 그런 다음 이러한 토큰을 임베딩에 매핑합니다. 따라서 토큰화는 임베딩 표현이 생성되거나 검색되기 전의 예비 단계입니다. BERT 및 GPT-4와 같은 랜드마크 NLP 모델은 이 2단계 프로세스에 의존합니다.

임베딩은 머신 러닝 모델에 데이터를 표현하는 강력한 방법을 제공하여 다양한 데이터 유형의 의미적 유사성과 복잡한 패턴을 이해할 수 있게 해줍니다. 임베딩은 물체 감지 및 이미지 분류와 같은 작업을 위한 고급 AI 모델 생성을 간소화하는 Ultralytics HUB와 같은 최신 ML 플랫폼의 기능에 필수적인 요소입니다.