تعبیه برداری چیست؟

اگر در آغاز مطالعات یادگیری ماشینی خود هستید، احتمالاً قبلاً اصطلاح “جاسازی های برداری” را همراه با NLP (پردازش زبان طبیعی) خوانده اید. اما این چیست؟

بردار؟ کدام نوع بردار؟

اصطلاح “بردار” می تواند کاملا مبهم باشد، زیرا بسته به زمینه، معانی مختلفی دارد. در فیزیک، بردارها کمیت ها را با قدر و جهت در یک فضای سه بعدی توصیف می کنند. در برنامه نویسی، بردارها اغلب مترادف با آرایه هستند در حالی که در ریاضیات، بردارها تعریف منحصر به فرد خود را دارند. حتی بردارهایی در زیست شناسی وجود دارد و این فهرست ادامه دارد.

برای اهداف ما در یادگیری ماشین، باید بر بردارهای ریاضی و برنامه نویسی تمرکز کنیم، و خواهیم دید که چگونه آنها از نزدیک به هم مرتبط هستند.

بردارهای ریاضی

بردارهای ریاضی از فیزیک به ارث رسیده اند، بنابراین آنها مقادیری با جهت، حس و قدر هستند.

i و j بردارهای 1 بعدی (یک بعدی) با قدر یکسان، اما با جهات مختلف هستند.

ما همچنین بردارهای دو بعدی و سه بعدی را داریم:

بنابراین… تفاوت بین بردار ریاضی و بردار فیزیک چیست؟

در حالی که یک بردار فیزیک برای نمایش و تجزیه و تحلیل کمیت های فیزیکی واقعی استفاده می شود، یک بردار ریاضی دلخواه است و لزوماً نشان دهنده (و احترام) خواص و قوانین فیزیکی نیست. به عنوان مثال، تعبیه‌های برداری ایجاد شده توسط OpenAI دارای 1536 بعد هستند.

درباره تعبیه‌های برداری OpenAI بیشتر ببینید

چگونه یک بردار می تواند 1536 بعد داشته باشد؟

چه طور ممکنه؟ ما فقط 3 بعد داریم، درست است؟ درست!

اما همانطور که قبلاً گفتم، بردارهای ریاضی دلخواه هستند، بنابراین ابعاد آنها لزوماً با دنیای فیزیکی واقعی مرتبط نیست. بعد برداری در ریاضی بیشتر شبیه یک جنبه، مشخصه یا ویژگی داده است. به عنوان مثال، همانطور که ممکن است بدانید، ChatGPT یک مدل NLP است، بنابراین تعبیه‌های برداری آن باید ابعاد زیادی داشته باشد تا معنای بسیاری از کلمات، دریافت زمینه‌ها، تفسیر، تحلیل احساسات و غیره را دریافت کند. بردارهای با ابعاد بالا.

جاسازی های برداری چیست؟

تعبیه‌های برداری نمایش‌های عددی کلمات یا جملات هستند که در پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تسهیل تجزیه و تحلیل کارآمد و دستکاری داده‌های متن استفاده می‌شوند. با تبدیل متن به جاسازی‌های برداری، مدل‌های NLP می‌توانند به راحتی وظایفی مانند جستجو، طبقه‌بندی و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را روی داده‌های متنی انجام دهند. بنابراین تعبیه برداری چیزی نیست جز یک بردار ریاضی که برای استفاده در وظایف یادگیری ماشینی تولید شده است.

چگونه یک جمله به بردار تبدیل می شود؟

چندین تکنیک برای تبدیل یک جمله به بردار وجود دارد. یکی از روش‌های رایج استفاده از الگوریتم‌های جاسازی کلمه، مانند Word2Vec، GloVe، یا FastText، و سپس جمع‌آوری واژه‌های embeddings برای تشکیل یک نمایش برداری در سطح جمله است. یکی دیگر از رویکردهای رایج استفاده از مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده‌شده، مانند BERT یا GPT است که می‌تواند جاسازی‌های متنی را برای کل جملات فراهم کند.

استفاده از الگوریتم‌های جاسازی کلمه و سپس تجمیع آن در جمله ممکن است تفاوت‌های ظریف ترتیب کلمات یا ساختارهای پیچیده را در بر نگیرد. تکنیک‌های پیشرفته‌تر، مانند استفاده از مدل‌های زبان از پیش آموزش‌دیده (مانند BERT یا GPT)، می‌توانند جاسازی‌های متنی بهتری را برای جملات ارائه دهند. این مدل‌ها مبتنی بر معماری‌های یادگیری عمیق مانند Transformers هستند که می‌توانند اطلاعات متنی و روابط بین کلمات را در یک جمله به طور مؤثرتری ثبت کنند.

نتیجه

در نتیجه، تعبیه‌های برداری جزء مهمی از پردازش زبان طبیعی مدرن (NLP) و یادگیری ماشین هستند. با نمایش کلمات یا جملات به‌عنوان بردارهای ریاضی با ابعاد بالا، مدل‌های NLP می‌توانند داده‌های متنی را برای کارهای مختلف مانند جست‌وجو، طبقه‌بندی، و تحلیل احساسات به طور مؤثر پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. در حالی که مفهوم بردارها چندین رشته را در بر می گیرد، درک این نکته ضروری است که بردارهای ریاضی با ابعاد دنیای فیزیکی محدود نمی شوند.