什麼是矢量嵌入？類型和用例

解鎖向量嵌入的力量：生成AI指南

想像一下，向不說您的語言的人解釋抹布（檢索增強一代） - 一項艱鉅的任務，對嗎？現在考慮機器，這也很難“理解”人類語言，圖像和音樂。這就是向量嵌入閃耀的地方！他們將復雜的高維數據（例如文本或圖像）轉換為簡單，密集的數值表示，使算法的數據處理變得更加容易。

這篇文章探討了向量嵌入，它們的類型以及它們在生成AI的未來中的關鍵作用。我們還將向您展示如何在Cohere和擁抱臉等平台上使用它們。準備潛入嵌入的魔力嗎？讓我們開始吧！

關鍵概念：

• 向量嵌入將復雜數據簡化為AI的數值表示。
• 數據點表示為向量；接近表示語義相似性。
• 不同的嵌入類型（單詞，句子，圖像）適合各種AI任務。
• 生成的AI依靠嵌入來了解上下文並生成相關內容。
• Cohere和Hugging Face提供了容易訪問的預訓練嵌入模型。

什麼是矢量嵌入？

向量嵌入是連續矢量空間內數據點的數學表示。從本質上講，它們將數據映射到固定維空間中，其中相似的數據點群集在一起。對於文本，這意味著單詞，短語或句子被轉換為密集的向量。向量之間的距離反映了語義相似性。這種數值表示可以通過非結構化數據（文本，圖像，視頻）簡化機器學習任務。

該過程：

1. 輸入數據：圖像，文檔，音頻 - 各種數據類型。
2. 嵌入轉換：預訓練的模型（神經網絡，變壓器）處理數據，生成密集的數值向量（嵌入）。每個數字捕獲了內容的含義。
3. 向量表示：數據成為矢量（[…]），這是高維空間中的一個點。類似的數據點更加緊密。
4. 最近的鄰居搜索：與存儲的嵌入式相比，查詢轉換為向量，並且最接近（最相似的）項目。
5. 結果：返回相似的項目（圖像，文檔，音頻），按相似性排名。

為什麼嵌入很重要？

1. 降低尺寸：高維，稀疏數據減少到低維，密集的向量，在提高效率的同時，保留了語義關係。
2. 語義相似性：嵌入捕獲數據上下文和含義。在矢量空間中，類似的單詞或短語更近。
3. 模型輸入：嵌入用作各種AI任務（分類，生成，翻譯，聚類）的輸入。

向量嵌入的類型

存在幾種嵌入類型，具體取決於數據和任務：

1. 單詞嵌入：表示單個單詞（Word2Vec，Glove，fastText）。用於情感分析，詞性標記，機器翻譯。
2. 句子嵌入：表示整個句子（伯特，句子 - 伯特，infersent）。對於語義文本相似性，釋義檢測，問題回答有用。
3. 文檔嵌入：表示整個文檔（DOC2VEC，基於變壓器的模型）。用於文檔分類，主題建模，摘要。
4. 圖像和多模式嵌入：表示圖像，音頻，視頻（剪輯）。用於多模式AI，視覺搜索，內容生成。

嵌入和生成的AI

像GPT這樣的生成AI模型在很大程度上依賴於嵌入來理解和生成內容。嵌入使這些模型能夠掌握數據中的上下文，模式和關係，從而產生有意義的輸出。關鍵方麵包括：

• 語義理解：模型了解語言（或圖像）的語義。
• 內容生成：嵌入是用於生成新數據（文本，圖像，音樂）的輸入。
• 多模式應用程序：組合創意輸出的多種數據類型（文本和圖像）（圖像標題，文本到圖像模型）。

使用cohere進行矢量嵌入

Cohere提供了預訓練的語言模型和用於生成嵌入的API。這是一個簡化的示例（需要一個Cohere API密鑰）：

進口cohere
co = cohere.client（'your_api_key'）
響應= co.embed（texts = ['示例文本']，model ='embed-english-v3.0'）
打印（響應）

輸出是代表輸入文本的向量。

使用擁抱的臉作為矢量嵌入

Hugging Face的Transformers圖書館提供了許多預訓練的模型，用於嵌入生成（Bert，Roberta等）。這是一個簡化的示例（需要安裝transformers和torch ）：

從變形金剛導入berttokenizer，bertmodel
導入火炬
＃...（型號加載和處理代碼）...

輸出是包含句子嵌入的張量。

向量嵌入和余弦相似性

餘弦相似性測量向量之間的方向相似性，忽略幅度。它是比較高維嵌入的理想選擇。公式是：

餘弦相似性=（a·b） /（|| a || || b ||）

接近1的值表示高相似性；接近0的值表示低相似性。

結論

向量嵌入是NLP和生成AI的基礎。諸如Cohere和擁抱臉等平台可輕鬆訪問強大的嵌入模型。掌握這些工具是構建更複雜和上下文感知的AI系統的關鍵。

（問答部分與原始輸入相同）

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