Embedding’ler: Nedir ve Neden Önemlidir

• 'Embedding' adı verilen tekniğin kavramını ele alan bir makale; bu teknik, içeriği kayan noktalı sayı dizilerine dönüştürerek çeşitli uygulamalarda kullanılmasını sağlar.
• Yazar Simon Willison, PyBay 2023’te embedding’ler hakkında bir konuşma yaptı ve bu makale o konuşmanın geliştirilmiş bir sürümüdür.
• Embedding’ler, ChatGPT, Bard ve Claude gibi teknolojileri destekleyen büyük dil modeli alanında kullanılır.
• Yazar, OpenAI text-embedding-ada-002 modelini kullanarak kendi blogunda “ilgili içerik” özelliğini nasıl oluşturduğunu anlatır.
• Makale ayrıca Symbex adlı aracı kullanarak kod için embedding’lerin nasıl kullanılacağını da ele alır; bu araç, kod tabanındaki tüm fonksiyonlar için embedding hesaplayabilir ve bir kod arama motoru oluşturabilir.
• Yazar, embedding kullanmak ve anlamsal arama motorları kurmak için kullanılabilecek LLM (Large Language Models) aracını tanıtır.
• Makale ayrıca CLIP adlı modeli kullanarak görseller için embedding’lerin nasıl kullanılacağını da ele alır; bu model, metni ve görselleri aynı vektör uzayına gömebilir.
• Yazar, embedding kullanarak sınıflandırmanın nasıl yapılacağını tartışır; embedding gruplarının ortalama konumunu hesaplayıp yeni içeriği bu konumla karşılaştırarak kategori atamanın nasıl yapılacağını açıklar.
• Makale, kişisel belgeler veya şirket içi belgeler temelinde soruları yanıtlamak için embedding kullanan bir teknik olan Retrieval-Augmented Generation (RAG) tartışmasıyla sona erer.
• Makalede, yazarın LangChain, kosinüs benzerliği dışındaki uzaklık fonksiyonları, büyük hacimli veri işleme ve embedding modellerindeki gelecekteki gelişmelerle ilgili soruları yanıtladığı bir Soru-Cevap bölümü de yer alır.

[GN⁺]

Hacker News görüşü

• Yazar, makaleyi yayımladıktan sonra embedding'leri daha derinlemesine anlamaya yardımcı olacak ek kaynaklar buldu.
• Embedding'ler, bilgisayarlı görü ve görsel SLAM algoritmalarında yer tanımanın standart yöntemi hâline geldi.
• Kelime embedding'lerinin ünlü bir örneği King - Man + Women = Queen olsa da, bu 2 boyuta yansıtıldığında görsel olarak etkileyici bir izlenim bırakmıyor.
• Autoencoding, basitliğine rağmen iyi çalışıyor ve kişisel donanımda çalıştırılabilecek iyi belge embedding modeli'lerine ilgi var.
• Embedding'ler, not alma uygulamalarındaki mevcut uzman arama işlevine şaşırtıcı derecede kolay eklenebildi ve beklenenden daha güçlüydü.
• Dilde embedding'ler için zihinsel model, son derece yüksek boyutlu bir uzayda birçok konumda çok sayıda nokta bulunması şeklinde açıklanıyor.
• Belirli bir alan için geliştirme yapılırken ticari embedding modellerinin sınırlamaları var ve embedding modellerini ince ayarlamaya yönelik daha iyi araçlar ile literatüre dair bir beklenti bulunuyor.
• Makale, makine öğrenimi geçmişi neredeyse hiç olmayan kişiler için bile faydalı ve ilgi çekiciydi.
• Yazarın dot product hesaplamak için neden vektörleştirilmiş numpy işlemleri yerine belirli bir yöntemi kullandığına dair sorular var.
• Makalede kullanılan clustering kodu konusunda kafa karışıklığı var; özellikle veritabanındaki her satırın bir numpy dizisine dönüştürülmesi ve MiniBatchKMeans modeli kullanılarak etiketlerin üretilmesi yöntemi hakkında.