Cosa sono le incorporazioni vettoriali? Tutto quello che c'è da sapere

I vector embedding sono rappresentazioni numeriche dei dati che catturano il significato o le caratteristiche degli oggetti (come parole, immagini o concetti) come punti in uno spazio multidimensionale, consentendo alle macchine di elaborarli e confrontarli in modo efficiente. In sostanza, sono un modo per tradurre informazioni complesse - come parole, frasi, immagini o qualsiasi altro tipo di dati - in elenchi di numeri che catturano il significato e le relazioni sottostanti a tali dati. Queste rappresentazioni matematiche dei dati imitano la comprensione umana, consentendo un'ampia gamma di potenti applicazioni di intelligenza artificiale.

Trasformando i dati grezzi in queste sofisticate rappresentazioni numeriche, le incorporazioni vettoriali sbloccano la capacità di eseguire analisi complesse, identificare modelli e fare previsioni con una precisione e un'efficienza senza precedenti. I vector embedding non sono un concetto nuovo, ma grazie alle scoperte algoritmiche sono diventate molto più accessibili (e utili) per le aziende moderne.

Questo articolo esplorerà il concetto di incorporazioni vettoriali in modo approfondito, esaminando come funzionano, perché sono così potenti e la miriade di modi in cui stanno guidando l'innovazione nelle tecnologie alimentate dall'IA.

Che siate scienziati dei dati esperti o nuovi nel campo dell 'apprendimento automatico, la comprensione delle incorporazioni vettoriali è fondamentale per capire i moderni sistemi di IA e il loro potenziale di trasformazione in tutti i settori.

Le incorporazioni vettoriali sono elenchi di valori numerici che rappresentano dati complessi in un modo che le macchine possono comprendere ed elaborare. Queste rappresentazioni numeriche permettono ai computer di lavorare con concetti astratti, come le parole o le immagini, come se fossero punti in uno spazio matematico (o "ad alta dimensione").

Vediamo un esempio. Immaginiamo di voler rappresentare la parola "gatto" come un incorporamento vettoriale. Potrebbe avere un aspetto simile a questo:

[0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, ...]

Ogni numero di questo elenco corrisponde a una dimensione in uno spazio multidimensionale. In pratica, questi vettori hanno spesso centinaia o addirittura migliaia di dimensioni, che consentono di cogliere sottili sfumature di significato. Ma ciò che rende le incorporazioni vettoriali davvero notevoli è la loro capacità di catturare la somiglianza semantica in dati ad alta densità.

Nel mondo delle incorporazioni vettoriali, il significato di parole, immagini o qualsiasi altro tipo di dati può essere rappresentato come punti in uno spazio vettoriale multidimensionale. L'intuizione chiave è la seguente: gli elementi con punti o caratteristiche simili finiscono per essere vicini in questo spazio.

Immaginate un vasto spazio in cui ogni parola di una lingua è un punto. In questo spazio si raggruppano parole con significati simili. La parola "gatto" potrebbe essere vicina a "gattino" e "felino", mentre "democrazia" si troverebbe in una regione completamente diversa, forse vicino a "governo" ed "elezione".

Questa relazione spaziale consente ai sistemi di intelligenza artificiale di comprendere ed elaborare i dati in modi che imitano la comprensione umana della somiglianza e dell'associazione.

Ecco altre caratteristiche che definiscono le incorporazioni vettoriali e il loro utilizzo nelle applicazioni di ricerca vettoriale:

1. Similitudine: calcolando la distanza tra due vettori, possiamo misurare la somiglianza tra due parole (o immagini, o qualsiasi altro elemento incorporato). Più i vettori sono vicini, più gli elementi sono simili.
2. Analogia: le incorporazioni vettoriali possono catturare relazioni complesse. L'esempio classico è: "re" - "uomo" + "donna" ≈ "regina". Questo funziona perché la differenza vettoriale tra "re" e "uomo" rappresenta grosso modo il concetto di "regalità", che aggiunto a "donna" ci avvicina a "regina".
3. Clustering: le parole (o altri elementi) con significati simili formano naturalmente dei cluster nello spazio di incorporazione. Questa proprietà è utile per compiti come la modellazione degli argomenti o la classificazione dei documenti.
4. Dimensionalità: anche se non possiamo visualizzare spazi ad alta densità, le numerose dimensioni delle incorporazioni vettoriali consentono di catturare simultaneamente numerosi aspetti del significato. Una dimensione potrebbe riguardare le dimensioni, un'altra l'animalità, un'altra ancora la positività e così via.

Questa relazione spaziale non è solo un trucco di visualizzazione. È un potente strumento di calcolo che permette alle macchine di lavorare con il significato in modo matematicamente rigoroso. Quando eseguiamo operazioni matematiche su questi vettori - sommandoli, sottraendoli, misurando le distanze tra di loro - stiamo in realtà manipolando e confrontando i significati.

Per esempio, in un sistema di raccomandazione, se sappiamo che a un utente piace un certo prodotto, possiamo trovare la sua rappresentazione vettoriale e poi cercare altri prodotti con vettori simili. Ciò consente al sistema di formulare raccomandazioni basate sulle caratteristiche intrinseche dei prodotti, non solo su categorie superficiali.

Le incorporazioni vettoriali costituiscono la base di molti moderni sistemi di intelligenza artificiale. Sono il motivo per cui i motori di ricerca sono in grado di capire l'intento dietro le query, per cui i modelli linguistici possono generare testi coerenti e per cui i sistemi di riconoscimento delle immagini possono identificare gli oggetti con grande precisione.

Traducendo il complesso e disordinato mondo dei concetti umani in uno spazio matematico strutturato, le incorporazioni vettoriali possono essere utilizzate per colmare il divario tra la comprensione umana e il calcolo automatico.

Le incorporazioni vettoriali vengono create attraverso vari processi sofisticati, con l'obiettivo di rappresentare i dati in un modo che ne catturi le caratteristiche e le relazioni essenziali. Ciò significa trasformare i dati grezzi - siano essi testi, immagini o altre forme - in vettori numerici densi che catturano l'essenza e le relazioni all'interno dei dati. Esploriamo alcuni dei metodi più comuni per la creazione di incorporazioni:

Per i dati di testo, sono stati sviluppati diversi modelli potenti per creare rappresentazioni vettoriali significative:

Word2Vec
Sviluppato dai ricercatori di Google, Word2Vec utilizza una rete neurale poco profonda per imparare le incorporazioni di parole. È disponibile in due gusti:

1. Skip-gram: predice le parole del contesto date da una parola target.
2. Continuous Bag of Words (CBOW): prevede una parola target in base al suo contesto.

Word2Vec viene addestrato su grandi corpora di testo, imparando a prevedere le parole in base al loro contesto. Attraverso questo processo, sviluppa rappresentazioni vettoriali che catturano le relazioni semantiche tra le parole.

GloVe (Global Vectors for Word Representation)
A differenza di Word2Vec, che è un modello predittivo, GloVe è un modello basato sul conteggio. Crea embeddings di parole eseguendo una riduzione della dimensionalità sulla matrice di co-occorrenza delle parole. GloVe cattura sia il contesto locale (come Word2Vec) sia le statistiche globali del corpus.

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT rappresenta un progresso significativo nell'NLP. Utilizza un'architettura di trasformatori per generare embeddings contestualizzati di parole e documenti. Ciò significa che l'incorporazione di una parola può cambiare in base al contesto circostante, consentendo rappresentazioni più sfumate.

Questi modelli sono addestrati su un corpus di testo enorme, spesso contenente miliardi di parole. Attraverso il processo di addestramento, imparano a prevedere parole o contesti e, così facendo, sviluppano ricche rappresentazioni del linguaggio che catturano relazioni semantiche e sintattiche.

La popolare interfaccia di chat ChatGPT (alimentata da GPT-4) utilizza embeddings simili a quelli prodotti da modelli come BERT, il che significa che crea rappresentazioni contestualizzate di parole e testo.

Per i dati visivi, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono il metodo preferito per creare le incorporazioni:

1. VGG, ResNet, Inception: sono architetture CNN molto utilizzate per la classificazione delle immagini. Sebbene il loro scopo principale sia la classificazione, il penultimo strato di queste reti può essere utilizzato come embedding. Questo livello cattura tipicamente le caratteristiche di alto livello dell'immagine.
2. Reti siamesi: sono utilizzate per generare embeddings specifici per il confronto delle immagini. Vengono addestrati su coppie di immagini, imparando a produrre incorporazioni simili per immagini simili e incorporazioni dissimili per immagini diverse.

Le CNN imparano a identificare le caratteristiche delle immagini in modo gerarchico. I primi strati rilevano tipicamente caratteristiche semplici come bordi e colori, mentre gli strati più profondi li combinano per riconoscere modelli, oggetti e scene più complessi.

Gli strati finali della rete possono essere considerati come una rappresentazione compatta (embedding) del contenuto dell'immagine.

Mentre le incorporazioni di testo e immagini sono le più comuni, le incorporazioni vettoriali possono essere create per vari tipi di dati:

• Audio: tecniche come i coefficienti cepstrali di Mel-frequenza (MFCC) o modelli di deep learning come WaveNet possono essere utilizzati per creare embeddings da dati audio.
• Embeddings di grafi: algoritmi come Node2Vec o Graph Convolutional Networks possono creare embeddings che rappresentano i nodi di un grafo, catturando la struttura della rete.
• Embeddings del comportamento dell'utente: nei sistemi di raccomandazione, le azioni dell'utente (clic, acquisti, ecc.) possono essere utilizzate per creare embeddings che rappresentano le preferenze dell'utente.
  

Le incorporazioni vettoriali sono alla base di un'ampia gamma di applicazioni di intelligenza artificiale in vari settori. Esploriamo alcune applicazioni chiave e i tipi di incorporazioni più adatti per ciascuna di esse:

• Sentiment Analysis: le incorporazioni contestuali come BERT eccellono nel catturare significati sfumati per un'accurata rilevazione del sentiment nelle recensioni dei clienti.
• Classificazione del testo: gli embeddings statici pre-addestrati (ad esempio, GloVe) funzionano bene per compiti generali, mentre gli embeddings BERT perfezionati gestiscono classificazioni più complesse.
• Traduzione automatica: le incorporazioni contestuali multilingue come mBERT facilitano traduzioni accurate catturando le relazioni semantiche tra le lingue.

Le incorporazioni vettoriali consentono di svolgere una serie di attività di computer vision, dal riconoscimento facciale alla classificazione delle immagini, dal rilevamento degli oggetti alla ricerca inversa delle immagini.

• Riconoscimento facciale: gli embeddings densi specifici di CNN come FaceNet sono ideali per catturare caratteristiche facciali uniche.
• Classificazione delle immagini: gli embeddings CNN pre-addestrati (ad esempio, da ResNet), potenzialmente ottimizzati su immagini specifiche del dominio, sono efficaci per compiti come l'analisi delle immagini mediche.

Una delle applicazioni più potenti delle incorporazioni vettoriali è la ricerca di somiglianza, che consente di ottenere un'immagine di somiglianza:

• Sistemi di raccomandazione: gli approcci ibridi che utilizzano embeddings personalizzati per il comportamento dell'utente e embeddings pre-addestrati per le descrizioni degli articoli possono fornire suggerimenti personalizzati.
• Rilevamento delle anomalie: le incorporazioni dense personalizzate addestrate sui dati storici aiutano a identificare modelli insoliti, cruciali per il rilevamento delle frodi nel settore finanziario finanza.
• Ricerca semantica: i modelli BERT specifici per il dominio, messi a punto su testi rilevanti, sono in grado di comprendere gli intenti complessi delle query, migliorando l'accuratezza della ricerca.

Nei modelli di codificatore-decodificatore, le incorporazioni svolgono un ruolo cruciale:

• Riassunto del testo: le incorporazioni contestuali di modelli come PEGASUS catturano le informazioni salienti per generare riassunti concisi.
• Didascalie di immagini: la combinazione di incorporazioni visive (CNN) e testuali (modello linguistico) collega le caratteristiche dell'immagine con descrizioni appropriate.
• Generazione aumentata di recupero: l'uso di embeddings vettoriali insieme a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è uno degli usi più recenti e più ampiamente adottati di embeddings vettoriali oggi. IA generativaè ciò che ha recentemente portato il tema delle incorporazioni vettoriali alla ribalta del settore.

InterSystems IRISsfrutta diversi tipi di incorporazione all'interno di un unico sistema, consentendo di realizzare sofisticate applicazioni di intelligenza artificiale. Ad esempio, in un analitica sanitariapiattaforma:

1. Analisi della somiglianza dei pazienti: combinare le incorporazioni BERT per le note cliniche con le incorporazioni personalizzate per i risultati di laboratorio.
2. Classificazione delle immagini mediche: utilizzo di incorporazioni CNN ottimizzate per compiti specifici di imaging.
3. Raccomandazione sui farmaci: utilizzare le incorporazioni della struttura molecolare insieme alle incorporazioni dei dati dei pazienti.
4. Supporto alle decisioni cliniche: implementare la ricerca semantica con le incorporazioni BERT specifiche del dominio per recuperare rapidamente la letteratura medica pertinente.

Grazie al supporto di più tipi di incorporamento con archiviazione e interrogazione efficienti, InterSystems IRIS facilita la creazione di applicazioni di IA sfaccettate che lavorano senza problemi con diversi tipi di dati e attività.

Poiché le incorporazioni vettoriali diventano sempre più centrali nelle applicazioni di IA, cresce l'esigenza di soluzioni di livello aziendale in grado di gestire queste funzionalità su scala.

È qui che entrano in gioco sistemi come InterSystems IRIS.

InterSystems IRIS è un database multi-modello che include funzionalità vettoriali integrate accanto a tipi di dati tradizionali come JSON, full text e tabelle relazionali.

Questa integrazione consente alle aziende di lavorare con dati strutturati e non strutturati nello stesso sistema, eliminando la necessità di database vettoriali separati e riducendo la movimentazione dei dati.

Il vantaggio di questo approccio diventa chiaro quando si considerano applicazioni come la ricerca semantica o la retrieval-augmented generation (RAG).

I sistemi integrati come InterSystems IRIS semplificano la gestione dei dati gestendo sia le incorporazioni vettoriali che i tipi di dati tradizionali in un unico ambiente, riducendo la complessità e migliorando le prestazioni grazie alla riduzione al minimo della movimentazione dei dati.

Questo approccio unificato migliora la consistenza dei dati, semplifica le pipeline e rafforza la sicurezza centralizzando le st

Le incorporazioni vettoriali hanno rivoluzionato il modo in cui le macchine comprendono ed elaborano dati complessi, consentendo una nuova generazione di applicazioni di intelligenza artificiale. Dai modelli linguistici alla base dei chatbot ai sofisticati sistemi di riconoscimento delle immagini, le incorporazioni vettoriali sono al centro di molte scoperte nel campo dell'IA.

Guardando al futuro, l'integrazione delle funzionalità vettoriali nei principali sistemi di gestione dei dati promette di rendere queste potenti tecniche più accessibili ed efficienti per le aziende di tutte le dimensioni. Che siate sviluppatori, data scientist o leader aziendali, la comprensione e lo sfruttamento delle incorporazioni vettoriali saranno fondamentali per rimanere all'avanguardia nell'innovazione dell'IA.

Siete pronti a sfruttare la potenza delle incorporazioni vettoriali nella vostra azienda? Scoprite le funzionalità vettoriali all'avanguardia di InterSystems IRISdi InterSystems IRIS. Scoprite come il suo approccio integrato alla ricerca vettoriale e all'IA generativa possa trasformare le vostre applicazioni.