Embedding nima?

Embedding - bu matn, tasvirlar va audio kabi obyektlarni uzluksiz vektor fazosida nuqtalar sifatida ifodalash vositasi bo’lib, bu nuqtalarning fazodagi joylashuvi Machine Learning (ML) algoritmlari uchun semantik jihatdan mantiqli bo’lishiga aytiladi.

Embedding matn va tasvir qidiruvchi tizimlar, tavsiya beruvchi tizimlar, chatbotlar, firibgarlikni aniqlash tizimlarni va boshqa ko’plab ilovalarni yaratadigan ML muhandislari uchun o’ta muhim vosita hisoblanadi. Umuman olganda, embedding Machine Learning modellariga o’xshash obyektlarni topish imkonini beradi.

Boshqa ML usullaridan farqli o’laroq, embedding inson malakasidan foydalanmagan holda, neural networklar kabi turli algoritmlar yordamida ma’lumotlardan o’rganiladi. Ular modelga ma’lumotlar ichidagi murakkab takrorlanish va bog’liqliklarni o’rganish imkonini beradi, aks hold ma’lumotlardagi bu bog’liqliklarni insonlar o’rganishi imkonsizdir.

Misol uchun, OpenAIning embeddingni qo’llashi ChatGPT uchun har bir so’zni alohida tahlil qilish o’rniga turli so’zlar va toifalar orasidagi bog’liqliklarni osonlik bilan tushunish imkonini beradi. Embedding yordamida OpenAIning GPT modellari foydalanuvchining so’rovlari va savollariga yanada izchil va mantiqiy bog’liq bo’lgan javoblarni yaratishga imkon beradi.

Embedding qanday ishlaydi

Ko’pchilik Machine Learning algoritmlari faqat quyi o’lchamdagi raqamli ma’lumotlarni input sifatida qabul qila oladi. Shuning uchun ma’lumotni raqamli ko’rinishga o’tkazish kerak bo’ladi. Buning matnli ma’lumotlarni “bag of words (so’zlar to’plami)” sifadita ifodalash, tasvirlarni piksel qiymatlariga o’girish yoki grafik ma’lumotlarni raqamli matritsaga aylantirish kabi amallarni qo’llash kerak bo’ladi.

Biror bir embedding modelga kiritiladigan obyektlar vektor sifatida ifodalangan embedding shaklidagi outputdir. Vector bu raqamlar ketma-ketligi (m.u. 13, 23. …, 334) bo’lib, bu yerda har bir raqam belgilangan o’lcham bo’ylab obyektning qayerda joylashganligini ko’rsatadi. O’lchamlarning soni bir necha mingga yetishi mumkin yoki ko’proq kiritilayotgan ma’lumotning murakkabligiga bog’liq bo’ladi. O’xshashlik taqsimoti vektor nuqtalarning bir obyektdan boshqa obyektgacha bo’lgan uzunlik orqali belgilanadi (Euclidean, cosine yoki boshqalar orqali o’lchanadi).