O que são Embeddings no aprendizado de máquina?

Sem os embeddings, o setor de IA e a tecnologia em geral seriam praticamente irreconhecíveis. Os LLMs não o entenderiam, os mecanismos de pesquisa não teriam ideia do que você está procurando e todos os outros sistemas de recomendação emitiriam lixo aleatório.

Continue acompanhando e exploraremos como funcionam os embeddings e sua importância no aprendizado de máquina.

O que são Embeddings?

As máquinas não entendem palavras, mas entendem números. Quando você escreve código em qualquer linguagem de software, por meio de compilação ou interpretação, ele acaba se transformando em binários ou código hexadecimal (ambos formatos numéricos) que uma máquina pode entender.

Na IA, especialmente no aprendizado de máquina, o modelo precisa entender as informações. É aí que entram os embeddings. Usando embeddings, podemos transformar palavras, imagens e qualquer outro tipo de informação em números legíveis por máquina. Isso permite que a IA encontre padrões, relacionamentos e significados.

As máquinas entendem números, não palavras. Os embeddings são a ponte entre os dados humanos e a IA.

Por que os embeddings são importantes

Imagine um mundo em que você procura uma pizzaria e recebe recomendações de tacos. Ao fazer raspagem da Web, imagine pedir dicas de Python ao ChatGPT ou ao Claude e receber instruções sobre como cuidar de uma píton de estimação!

Os embeddings permitem que os modelos entendam sua intenção. Sem eles, a maioria dos sistemas funcionaria fazendo a correspondência do seu texto exato com algo no banco de dados.

• Google
• LLMS: Com embeddings, esses modelos podem entender o que você está realmente dizendo. Sem eles, os LLMs não conseguiriam encontrar seu significado… Lembra-se das dicas do Python?
• Recomendações: Empresas como a Netflix as utilizam junto com a filtragem e algumas outras técnicas para recomendar programas de que você realmente gosta.

Os embeddings permitem que as máquinas não apenas leiam os dados, mas os compreendam de fato.

Vetores: A linguagem dos embeddings

Em sua forma mais simples, um vetor é apenas uma lista. Imagine que você queira representar uma lista de laptops. Cada laptop tem detalhes como sistema operacional, fabricante da CPU, núcleos de processamento e RAM.

Se tivermos dois laptops, eles poderão ser representados da seguinte forma.

• Laptop Windows: ["Windows", "Intel", 4, "8"]
• Chromebook: ["ChromeOS", "Mediatek", 8, "4"]

Matrizes: Combinação de vetores em tabelas

Uma matriz é uma lista de listas. Os puristas técnicos me corrigirão aqui e a chamarão de vetor de vetores… mas, como estabelecemos anteriormente, um vetor é apenas uma lista. Quando os seres humanos olham para uma matriz, nós a vemos como uma tabela.

Aqui está nossa matriz legível por humanos.

Nossa matriz é um vetor de vetores (lista de listas). Como você pode ver, isso é mais difícil de ler, mas ainda é compreensível. Para uma máquina, é realmente mais fácil de ler do que a tabela acima, mas ainda não estamos otimizados para a legibilidade da máquina.

[
    ["Windows", "Intel", 4, 8],
    ["ChromeOS", "Mediatek", 8, 4]
]

Para que ele seja realmente legível por máquina, precisamos substituir as palavras por números. Atribuiremos um número para representar cada uma de nossas características não numéricas.

SO

• Windows: 0
• ChromeOS: 1

Fabricante da CPU:

• Intel: 0
• Mediatek: 1

Nesse ponto, nossa “tabela” perde completamente a legibilidade humana. Entretanto, as máquinas lidam extremamente bem com números. Isso permite que as máquinas processem esses dados com eficiência para encontrar relacionamentos.

[
    [0, 0, 4, 8],
    [1, 1, 8, 4]
]

Isso é perfeito para ser observado por uma máquina. As máquinas não leem palavras, mas podem detectar padrões em números. Nesse formato, um modelo pode analisar efetivamente nossos dados e procurar padrões.

Como funcionam os Embeddings

Os embeddings vão muito além da codificação numérica que criamos acima. Os embeddings nos permitem converter grandes conjuntos de dados em matrizes mais complexas que você ou eu não seríamos capazes de compreender sem uma análise extensiva.

Com os embeddings, a IA pode realmente analisar esses dados e aplicar fórmulas para encontrar relacionamentos. Rei e Rainha são conceitos semelhantes. Esses dois objetos teriam vetores semelhantes porque seus conceitos são quase idênticos.

Com vetores, podemos realmente fazer cálculos. As máquinas são muito melhores nisso do que nós. Uma máquina pode visualizar a relação entre eles com a fórmula que você vê abaixo.

• Rei - Homem + Mulher = Rainha

Embeddings supervisionados e não supervisionados

Há dois tipos principais de embeddings: Supervisionado e Não supervisionado.

Embeddings supervisionados

Se treinarmos um modelo em dados estruturados com rótulos e mapeamentos, isso é chamado de aprendizado supervisionado e gera embeddings supervisionados. A IA está sendo explicitamente ensinada por um ser humano.

Usos comuns

• E-mail: Certos tipos de e-mail são mapeados como spam ou não spam.
• Imagens: Um modelo é treinado em imagens rotuladas de cães e gatos.

Com os Embeddings supervisionados, os humanos já conhecem um padrão e o ensinam à máquina.

Embeddings não supervisionados

As incorporações não supervisionadas são desestruturadas e não rotuladas. O modelo examina grandes quantidades de dados. Em seguida, agrupa palavras e caracteres que geralmente aparecem juntos. Isso permite que o modelo descubra padrões em vez de aprendê-los diretamente de um ser humano. Com uma descoberta suficiente, esses padrões podem levar à previsão.

Usos comuns

• LLMs: Os modelos de linguagem grandes são projetados para examinar grandes conjuntos de dados de palavras e prever com precisão como elas se encaixam.
• Autocompletar e verificação ortográfica: Uma forma mais primitiva desse mesmo conceito. Foi projetado para prever com precisão os caracteres a partir dos quais as palavras são formadas.

Como os Embeddings são criados

Os embeddings não são atribuídos apenas por humanos, eles são aprendidos. Para aprender semelhanças, padrões e, por fim, relacionamentos, um modelo precisa ser treinado em uma grande quantidade de dados.

Etapa 1: Coleta de dados

Um modelo precisa de um grande conjunto de dados para ser treinado. Se você treinar seu modelo usando a Wikipedia, ele aprenderá fatos da Wikipedia e falará como a Wikipedia. Nossa API Web Scraper pode ajudá-lo a extrair dados de alta qualidade em tempo real.

Você pode treinar seu modelo em praticamente qualquer coisa.

• Texto: Livros, PDFs, sites etc.
• Imagens: Imagens rotuladas, relações de pixels
• Interações do usuário: Recomendações de produtos, comportamento do navegador

Etapa 2: conversão dos dados em vetores

Como aprendemos anteriormente, as máquinas não funcionam bem com dados legíveis por humanos. Os dados coletados em nossa etapa anterior precisam ser convertidos em vetores numéricos.

Há dois tipos de codificação:

• Codificação de um ponto: Esse método é mais básico. Nesse formato, o modelo não pode capturar relacionamentos nos dados.
• Embeddings densos: São mais comuns na IA moderna. Objetos intimamente relacionados (Rei e Rainha) são agrupados na matriz.

Etapa 3: Treinamento do modelo

Para criar embeddings, os modelos usam técnicas de aprendizado de máquina como as descritas abaixo.

1. Co-ocorrência de palavras(Word2Vec, GloVe

   ) O espaço reservado de polilangue não é modificado

2. Aprendizagem contextual(BERT, GPT

   ) Espaço reservado para polilíngua não modificar

Etapa 4: Ajuste fino

Depois que um modelo é treinado, ele precisa ser ajustado. Para fazer o ajuste fino de um modelo, seus embeddings são ajustados para se adequarem à sua finalidade em tarefas específicas.

• Os mecanismos de pesquisa refinam seus embeddings para entender melhor as consultas.
• Os sistemas de recomendação geralmente ajustam seus embeddings com base no comportamento do usuário.
• Os LLMs exigem um ajuste fino periódico para ajustar suas incorporações com base em novos dados.

Conclusão

Os embeddings são parte integrante não apenas do setor moderno de IA, mas do setor de tecnologia como um todo. Eles são a base de tudo, desde resultados de pesquisa até LLMs. Com nossos conjuntos de dados, você tem acesso a grandes quantidades de dados de qualidade para treinar seu modelo.

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