Yeni Başlayanlar İçin Vector Embeddings Rehberi

 (timescale.com)
27 puan yazan xguru 2024-05-31 | 3 yorum | WhatsApp'ta paylaş

Vektör embedding türleri

  • Kelime embedding'leri: NLP'de kelimeleri temsil eder ve kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalar. Dil çevirisi, kelime benzerliği, duygu analizi gibi alanlarda kullanılır.
  • Cümle embedding'leri: Cümlelerin anlamını ve bağlamını yakalar; bilgi erişimi, metin sınıflandırma, duygu analizi gibi alanlarda kullanılır.
  • Belge embedding'leri: Rapor veya makale gibi belgelerin içeriğini yakalar; öneri sistemleri, bilgi erişimi, belge benzerliği ve sınıflandırma gibi alanlarda kullanılır.
  • Graf embedding'leri: Grafın düğüm ve kenarlarını vektör uzayında temsil eder; düğüm sınıflandırma, topluluk tespiti, bağlantı tahmini gibi alanlarda kullanılır.
  • Görsel embedding'leri: Görsellerin çeşitli yönlerini temsil eder; içerik tabanlı öneri sistemleri, görüntü ve nesne tanıma, görsel arama sistemleri gibi alanlarda kullanılır.
  • Ürün embedding'leri: Dijital ya da fiziksel ürünleri temsil eder; ürün öneri ve sınıflandırma sistemleri ile ürün aramada kullanılır.
  • Ses embedding'leri: Ses sinyallerinin ritim, ton ve perde gibi özelliklerini temsil eder; duygu tespiti, konuşma tanıma, müzik önerisi gibi alanlarda kullanılır.

Sinir ağları embedding'leri nasıl üretir

  • Temsil öğrenimi: Sinir ağları, yüksek boyutlu veriyi önemli özellikleri koruyarak düşük boyutlu bir uzaya eşler.
  • Eğitim süreci: Sinir ağı, veriyi anlamlı embedding'lere dönüştürmeyi öğrenir. Bu süreçte nöronların ağırlıkları ve bias değerleri ayarlanır.
  • Örnek: Film yorumlarını pozitif/negatif olarak sınıflandıran bir sinir ağında kelime embedding'leri öğrenilir. good ve excellent gibi kelimeler benzer embedding'lere sahip olur.

Vektör embedding'lerin çalışma prensibi

  • Vektör uzayı: Nesneler veya özellikler, çok boyutlu vektör uzayında birer nokta olarak temsil edilir; benzer öğeler birbirine yakın konumlanır.
  • Mesafe ölçümü: Vektörler arasındaki ilişkiyi nicelleştirmek için Öklid mesafesi, kosinüs benzerliği gibi yöntemler kullanılır.
  • Örnek: cat ve dog vektörleri, cat ve car vektörlerine göre birbirine daha yakındır.

Vektör embedding'lerle geliştirme

  • Chatbot'lar: Kullanıcı sorgularına daha iyi yanıt verir, bağlamsal olarak ilgili yanıtlar üretir ve tutarlı bir diyaloğu sürdürür.
  • Semantik arama motorları: Anahtar kelime eşleştirmesi yerine anlamsal benzerliğe dayalı arama sonuçları sunar.
  • Metin sınıflandırma sistemleri: Belgeleri sözdizimi ve kelimelere göre sınıflandırır.
  • Öneri sistemleri: İçeriği anahtar kelimeler ve açıklamaların benzerliğine göre önerir.

Veriler için vektör embedding oluşturma yöntemleri

  • Veri toplama: Metin, ses, görsel, zaman serisi verisi gibi çeşitli veri türleri toplanır.
  • Veri ön işleme: Tokenization, gürültü giderme, görsel yeniden boyutlandırma, normalizasyon gibi işlemlerle veri analize uygun hale getirilir.
  • Veriyi bölme: Metin cümle veya kelimelere, görseller segmentlere, zaman serisi verisi ise aralıklara ayrılır.
  • Vektörleştirme: Her bir veri parçası vektöre dönüştürülür. Metin verisi için OpenAI'nin metin embedding modelleri, görsel verisi için CNN modelleri, ses verisi için ise spektrogramlar kullanılır.

Vektör embedding'leri saklama yöntemleri

  • Vektör veritabanı: Vektör verisini verimli şekilde depolayıp arayabilen veritabanları kullanılır.
  • PostgreSQL: Vektör verisi, diğer ilişkisel verilerle birlikte saklanabilir. pgvector uzantısı kullanılarak vektörler depolanabilir ve sorgulanabilir.

İlgili okumalar

3 yorum

 
gcback 2024-05-31

Dil modellerinde olduğu gibi, bağlamı ya da anlamı yakalama performansını artırmak için vektör boyutu büyütüldü. Ancak vektörün boyutu arttıkça, boyut laneti nedeniyle Öklid uzaklığının benzerlik ölçüsü olarak uygun olmadığı genel kabul görüyor. Bu yüzden vektörler arasındaki ilişkiyi (benzerliği) ölçerken çoğunlukla kosinüs benzerliği kullanılıyor.
 
soon0698 2024-06-03

Bu, bana yakın zamanda okuduğum bir makaleyi hatırlatan bir yorum. Bazen modele bağlı olarak kosinüs benzerliği de anlamlı olmayabilir. "Is Cosine-Similarity of Embeddings Really About Similarity?" (2024)