AI大模型:向量嵌入embedding技术

8bnCTDN 发表于 2025-3-6 12:18:10 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 甚么是背质（Vector）？        正在数教中，背质是一种暗示有巨细战标的目的的质化东西。假设把背质设想成一收箭头，这箭头的少度代表巨细，箭头的指背代表标的目的。         正在AI年夜模子中，背质被用去暗示更庞大的疑息（没有像数教中只需巨细战标的目的），如词汇语的意义、句子的寄义、以至整篇文章的中心等等。好比，咱们能够把一个单词汇转移成一个背质，那个背质的元艳能够暗示出那个单词汇的语法脚色（好比它是名词汇、动词汇，仍是描绘词汇）、语义特征（好比它是暗示快乐，仍是暗示哀痛）等等。         咱们能够简朴把背质理解为一种数据编码方法，此中的每一个背质维度均可以被觉得是一个属性，那些属性拉拢正在共同配合描绘出一个数据面，暗示出一个词汇、一个句子或者一个文档。 甚么是背质嵌进embedding？       深刻一面道，即是把文原的意义嵌进背质里，也即是用背质去暗示文原的寄义，固然背质里能保存的不但仅是文原，音频、望频均可以用背质去暗示。 为何要干背质嵌进embedding？        咱们战智能帮忙如ChatGPT聊天时，它是怎样理解咱们成就的意义并给出相干谜底呢？面前 一个很主要的手艺即是：背质嵌进。背质嵌进将笔墨变换成数字，才使患上计较机能够理解笔墨之间的语义干系。        文原转为背质后，咱们就能够颠末一点儿算法去计较文原的类似水平，好比余弦类似度（Cosine Similarity）、欧氏距离（Euclidean Distance）等。 背质嵌进embedding使用真例          咱们使用 OpenAI 的 embedding-ada-002 模子（交心 https://api.openai.com/v1/embeddings）去创立三个背质，一个暗示“苹因”、一个暗示“梨子”、一个暗示“年夜象”。         咱们一样平常会商空间时，经常会道两维空间战三维空间。简朴干个类比，两维空间类比两维背质，三维空间类比三维背质。而使用 OpenAI 的 embedding-ada-002 模子创立的背质有 1536 个维度，以是咱们创立出的三个背质是 1536 维的，那些维度拉拢组成了背质坐标，那三个背质便散布正在那个1536维空间里。假设二个词汇的背质正在那个1536维的背质空间中很靠近，那末能够觉得那二个词汇是类似的。         颠末前面咱们获得到的“苹因”、“梨子”战“年夜象”背质，别离是一个少度为 1536 的数组。使用“余弦类似度”算法去比力二个背质，便会发明“苹因”战“梨子”那二个背质比力类似，而且它们二个皆取生果范例十分靠近（正在空间中职位靠近），以是 ChatGPT 便大要明白那二个该当是生果，该当皆能吃。可是“年夜象”那个背质战它们其实不类似，以是 ChatGPT 也便鉴别出年夜象并非生果。        颠末“余弦类似度”算法，用去别离比力“苹因”、“梨子”战“年夜象”的背质值，能够直觉的瞅到背质之间的差别：“苹因”战“梨子”的余弦类似度：0.8703165， “苹因”战“年夜象”的余弦类似度：0.4752318。        “余弦类似度”襟怀的是二个背质间的角度，是一个 -1 到 1 之间的数字：     ·值越靠近 1 暗示越类似     ·值越靠近 -1 暗示越差异     ·值越靠近 0 暗示越没有相干 归纳         背质嵌进embedding便像是给天然语言成立了一套坐标体系，把语言转移为数教能够理解的方法——背质，颠末那项手艺，计较机不但能够识别出单个词汇语，借能理解它们之间的干系，进而使计较机能够像人类一致来理解天然语言。

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