Embedding w AI – co to jest i jak działa?
Spis treści
Spis treści
Sztuczna inteligencja działa na bazie określonych wzorców, które potrafi przetwarzać na wiele sposobów, analizować je i tworzyć zależności, które będzie wykorzystywać w późniejszych działaniach. Aby rozszerzyć możliwości AI, wykorzystuje się technologię polegającą na szkoleniu sieci neuronowych sztucznej inteligencji. Jedną z takich technik szkoleniowych jest embedding. Co to takiego? W jaki sposób embedding wpływa na AI?
Zdj 1. Embedding to jeden z ważniejszych elementów multimodalnej AI
Źródło: https://pixabay.com/illustrations/artificial-intelligence-network-8743259/
Analiza struktury danych to bardzo ważny element działania sztucznej inteligencji. Bazując na tych wzorcach, AI jest w stanie porównywać konkretne cechy, szeregować je, a także podpowiadać czy odrzucać. Aby sztuczna inteligencja była w stanie podjąć się takich działań, konieczne jest wdrożenie embeddingu.
Embedding – co to takiego?
Czym jest embedding? To konwersja danych, którą można określić w języku polskim jako „osadzanie”. Pozwala na osadzanie różnego rodzaju informacji. Dotyczy to m.in. danych audio, wideo, danych tekstowych czy innych. Technika embeddingu opiera się na przełożeniu wyżej wskazanych informacji na dane liczbowe. Te mogą być analizowane przez sztuczną inteligencję.
Rolą embeddingu jest trenowanie modeli AI. Dzięki optymalizowanym informacjom, AI szkoli się, analizując podobieństwa między danymi. Uczenie maszynowe pozwala zrozumieć tekst i kategorie.
Dlaczego embedding jest tak istotny?
Embedding AI pełni niezwykle istotną rolę w szkoleniu sztucznej inteligencji. Wpływa na rozwój AI i możliwość uczenia nowych procesów, wraz z rozszerzeniem analizy danych.
- Przetwarzanie naturalnego języka (czyli NLP) – dzięki embeddingowi, AI jest w stanie nauczyć się semantyki i rozróżniać podobne słowa np. w zakresie płci lub znaczenia kontekstowego (słowo „zamek” rozpozna w zależności od zastosowania np. element budowy drzwi).
- Rekomendacje i podpowiedzi – embedding AI pozwala na dopasowanie rekomendacji i podpowiedzi dla użytkownika, np. w kwestii wyboru produktów w platformach e-commerce oraz wyborze filmów na platformach streamingowych.
- Rozpoznawanie obrazów – dzięki embeddingowi, system może rozpoznać cechy obrazu, klasyfikować je i porównywać. W ten sam sposób działa również analiza audio i analiza wideo.
Zdj 2. Embedding pozwala na zaawansowaną naukę systemom sztucznej inteligencji
Źródło: https://pixabay.com/illustrations/artificial-intelligence-7328583/
Jak działa embedding AI? W jaki sposób, jest on tworzony?
Embedding AI działa poprzez wektory odpowiednich poleceń i usystematyzowane polecenia. Na bazie tych elementów, sztuczna inteligencja rozpoznaje np. różnice semantyczne określonych słów i pozwala na ich charakterystykę.
- Prosty przypadek (One-hot encoding) – podstawowa technika, w których kategorie przedstawiane są jako wektor binarny. Stosowana dla małych zbiorów danych.
- Uczenie maszynowe – optymalizowanie sieci neuronowych. Polega na trenowaniu modeli poprzez działania praktyczne. W ten sposób funkcjonuje na Chat GPT.
- Uczenie bez nadzoru – używany do tworzenia bardziej kompaktowych i rozbudowanych systemów danych. Opiera się na kilku algorytmach uczenia.
Embedding w sztucznej inteligencji opiera się na analizie zaimplementowanych próbek konkretnych materiałów (np. dźwięku i wideo), nadając tym fragmentom konkretne wektory. Wektory definiowane są liczbowo i zostają zapamiętane przez system. W późniejszym przypadku inne, implementowane fragmenty są porównywane i pozwalają na wyszukiwanie elementów wspólnych lub zróżnicowanych.
Jakie są zalety embeddingu w AI?
Przede wszystkim system pozwala na przyspieszenie działania modeli. Przyspiesza rozumowanie różnic między określonymi danymi (tekstowymi, audio lub wideo), a także redukuje wymiar danych. Pozwala też na przełożenie relacji między danymi na konkretne algorytmy, przydatne w przyszłości.
Embedding sprawia, że dokładność wyników w przypadku bardzo złożonych zbiorów danych jest wyższa niż w standardowym systemie uczenia się. Im więcej tego rodzaju schematów, tym większa szansa, że wyniki generowane w AI będą dokładne i zgodne z prawdą. Z pewnością rozwój embeddingu stanowi jeden z elementów rozwoju narzędzi sztucznej inteligencji.
