Tra i numerosi vantaggi del campo in espansione dell'intelligenza artificiale c'è la sua capacità di dare un senso a dati vasti e complessi. Una sfida fondamentale nell'elaborazione delle informazioni del mondo reale è la determinazione della somiglianza. Sebbene i computer eccellono nei calcoli numerici precisi, hanno difficoltà a calcolare la somiglianza tra oggetti complessi come immagini, testi o discorsi. Gli embedding sono la soluzione.
Gli embedding, un concetto essenziale nel machine learning (ML) e nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), sono tecniche specializzate per trasformare i dati complessi in moduli più semplici e comprensibili. Lo fanno convertendo le informazioni ad alta dimensionalità, come il testo o le immagini, in vettori compatti di numeri, un processo spesso chiamato riduzione dimensionale. Questa trasformazione consente ai modelli di acquisire i significati e le relazioni sottostanti ai dati che presentano intrinsecamente un gran numero di attributi, dati che altrimenti potrebbero essere impossibili da interpretare.
In poche parole, gli embedding svolgono un ruolo cruciale nell'apprendimento automatico trasformando dati complessi in moduli gestibili e semplificati. Questo, a sua volta, crea diversi vantaggi:
La riduzione della dimensionalità semplifica i grandi set di dati trasformandoli in rappresentazioni con dimensionalità inferiore. Gli embedding riducono il numero di dimensioni senza perdere informazioni essenziali, rendendo i dati più gestibili e migliorando l'efficienza dei modelli di machine learning.
Gli embedding catturano il significato semantico dei dati, consentendo ai modelli di comprendere e interpretare relazioni complesse. Questa capacità migliora le attività di elaborazione del linguaggio naturale, come l'analisi della percezione e la traduzione automatica, consentendo al modello di cogliere sottili sfumature linguistiche.
I modelli estensivi di linguaggi (LLM) traggono vantaggi significativi dagli embedding. Questi ultimi forniscono una base a questi modelli per comprendere e generare testi simili a quelli umani. Rappresentando parole e frasi come vettori, i modelli LLM (come i modelli GPT) possono produrre risposte coerenti e contestualmente rilevanti. Ciò migliora l'accuratezza e la pertinenza delle applicazioni come i chatbot e l'intelligenza artificiale generativa (GenAI).
Utilizzando gli embeddings, tecniche come t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) aiutano a creare rappresentazioni visive significative dei cluster di dati e delle relazioni. Questa visualizzazione aiuta a comprendere gli schemi di dati, a individuare le anomalie e a prendere decisioni aziendali informate.
Così come esistono molti tipi diversi di dati complessi che gli algoritmi di apprendimento automatico devono essere in grado di elaborare per funzionare in modo efficace, esistono vari modelli di embedding che offrono ciascuno un modo unico di rappresentare tali dati. Tra i modelli più diffusi vi sono:
Il metodo PCA è un metodo statistico utilizzato per la riduzione delle dimensionalità. Identifica le direzioni (dette anche componenti principali) in cui i dati variano maggiormente e proietta i dati in queste direzioni. In questo modo si ottengono vettori semplificati che catturano le caratteristiche essenziali dei dati originali, rendendoli più gestibili per l'analisi.
Sviluppato da Google, Word2vec è un modello neurale basato su rete che genera gli embedding di parole. Acquisisce le relazioni semantiche tra le parole addestrandosi su grandi set di dati di testo. Word2vec ha due varianti principali: continuous bag of words (CBOW) e skip-gram. Il CBOW predice una parola target dal suo contesto, mentre lo skip-gram predice il contesto dato da una parola target. Entrambi i metodi creano rappresentazioni vettoriali complesse che riflettono i significati e le relazioni delle parole.
La SVD è una tecnica utilizzata nella fattorizzazione delle matrici, un processo che consente di scomporre una matrice di grandi dimensioni (una matrice di numeri utilizzata per rappresentare dati complessi) in parti più semplici e gestibili. La fattorizzazione delle matrici è necessaria per identificare gli schemi e le relazioni impliciti nei dati. La SVD decompone una matrice in altre tre matrici, acquisendo le strutture essenziali dei dati originali. Nei dati testuali, la SVD viene spesso utilizzata nell'analisi semantica latente (LSA) per trovare strutture semantiche nascoste, consentendo al modello di comprendere la somiglianza tra le parole anche se non compaiono frequentemente insieme.
I vettori sono elenchi di numeri che rappresentano i dati in un formato che i computer possono elaborare facilmente. Ogni numero in un vettore corrisponde a un attributo o a una funzione specifica dei dati. Ad esempio, in un modello di machine learning, un vettore potrebbe rappresentare una parola catturando vari aspetti come la frequenza di utilizzo, il contesto e il significato semantico. Convertendo dati complessi in vettori, gli embedding consentono a questi modelli di analizzare e trovare più efficacemente le relazioni all'interno dei dati, trasformando essenzialmente dati non numerici in dati numerici.
Negli embedding, i vettori sono fondamentali perché consentono la ricerca di somiglianze e il riconoscimento di modelli. Quando un modello elabora i vettori, è in grado di identificare quali vettori sono vicini tra loro nello spazio multidimensionale. Questa prossimità indica la somiglianza, consentendo al modello di raggruppare gli elementi simili. Dato un set di dati sufficientemente ampio, questo consente agli algoritmi di ML di comprendere le relazioni dei dati ad alta dimensionalità.
Gli embedding vengono tipicamente creati attraverso il processo di addestramento dei modelli di machine learning su compiti specifici. Ciò comporta spesso la creazione di un problema supervisionato, noto come problema surrogato, in cui l'obiettivo primario è la previsione di un risultato. Ad esempio, un modello potrebbe prevedere la prossima parola probabile in una sequenza di testo. Durante questo processo, il modello impara a codificare i dati di ingresso in vettori di incorporazione che catturano gli schemi e le relazioni sottostanti.
Le reti neurali sono comunemente utilizzate per generare embedding. Queste reti sono costituite da più livelli e uno dei livelli nascosti è responsabile della trasformazione delle caratteristiche di input in vettori. Questa trasformazione si verifica quando la rete apprende dai campioni preparati manualmente. Gli ingegneri guidano questo processo alimentando la rete con nuovi dati, consentendole di apprendere più schemi e di fare previsioni più accurate. Con il tempo, gli embedding vengono perfezionati e operano in modo indipendente, consentendo ai modelli di formulare raccomandazioni accurate basate esclusivamente sui dati convertiti in formato vettoriale. Gli ingegneri continuano a monitorare e a perfezionare questi embedding per garantire che rimangano efficaci man mano che vengono introdotti altri dati.
Gli embedding sono versatili e possono essere applicati a diversi tipi di dati, trasformandoli in vettori che i modelli di machine learning possono elaborare in modo efficiente. Gli oggetti comuni che possono essere incorporati includono:
- Parole
Gli embedding di parole convertono il testo in vettori numerici, catturando le relazioni semantiche tra le parole. Questo processo è fondamentale per attività come la traduzione e l'analisi della percezione. - Immagini
Gli embedding di immagini trasformano i dati visivi in vettori, consentendo agli schemi di riconoscere modelli e caratteristiche all'interno delle immagini. Questo processo viene utilizzato in applicazioni come il riconoscimento facciale e il rilevamento di oggetti. - Audio
Gli embedding di audio convertono le onde sonore in vettori, consentendo ai modelli di comprendere ed elaborare il linguaggio parlato, la musica e altri segnali audio. Ciò è essenziale per le attività di riconoscimento vocale e classificazione audio. - Grafici
Gli embedding di grafici rappresentano nodi e spigoli in un grafo come vettori, preservando le informazioni strutturali. Ciò è utile in attività come la previsione dei collegamenti, la classificazione dei nodi e l'analisi delle reti sociali.
Come descritto in precedenza, l'incorporazione significa tipicamente trasformare oggetti come testo, immagini e grafici in vettori, ovvero matrici di numeri. Questi vettori consentono ai modelli di riconoscere analogie e schemi all'interno dei dati.
Nei sistemi di raccomandazione, gli embedding aiutano a rappresentare gli utenti e gli elementi come vettori in uno spazio ad alta dimensionalità. A ogni utente e a ogni elemento viene assegnato un vettore di incorporamento, appreso attraverso le interazioni storiche. Il punteggio di indicazione per una coppia utente-elemento viene calcolato prendendo il prodotto del punto dei loro vettori: più alto è il punteggio, più è probabile che l'utente sia interessato all'oggetto. Questo approccio cattura le preferenze degli utenti e le caratteristiche degli elementi, consentendo raccomandazioni personalizzate.
Gli embedding di testo funzionano in modo diverso. Vengono appresi come parte del processo di preaddestramento del modello LLM. Durante il preaddestramento, questi modelli vengono esposti a grandi quantità di testo, consentendo loro di identificare le relazioni contestuali tra parole, frasi e periodi. Il modello assegna un vettore unico a ogni parola o frase in base alla frequenza con cui compare con altre parole e in vari contesti. Questo processo consente al modello di acquisire sfumature semantiche, come sinonimi o relazioni, all'interno del testo. In questo modo il modello può comprendere, generare ed elaborare con precisione il linguaggio umano.
Gli embedding hanno un'ampia gamma di applicazioni nell'apprendimento automatico, rendendoli indispensabili per un'ampia gamma di attività. Ecco alcuni esempi degni di nota:
- Visione artificiale
Gli embedding vengono utilizzati per convertire le immagini in vettori numerici che catturano le caratteristiche essenziali e gli schemi all'interno delle immagini. Questa trasformazione consente attività quali la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e il riconoscimento facciale. - Sistemi di raccomandazione
Gli embedding consentono di rappresentare utenti ed elementi (come filmati o prodotti) come vettori. Questi vettori catturano le caratteristiche latenti che riflettono le preferenze degli utenti e le caratteristiche degli elementi. Confrontando le somiglianze tra gli embedding di utenti e elementi, i sistemi di raccomandazione potrebbero prevedere a quali articoli un utente potrebbe essere interessato. - Ricerca semantica
La ricerca semantica utilizza gli embedding per migliorare i risultati delle ricerche, comprendendo il contesto e il significato delle query piuttosto che affidarsi esclusivamente alla corrispondenza delle parole chiave. Gli embedding trasformano sia le query di ricerca che i documenti, in modo che il sistema di ricerca possa trovare documenti semanticamente simili alla richiesta dell'utente. - Elaborazione intelligente dei documenti
Nell'elaborazione intelligente dei documenti, gli embedding aiutano a convertire i dati di testo in vettori che catturano significato e relazioni all'interno del testo. Ciò è utile per attività quali la classificazione dei documenti, l'analisi della percezione e l'estrazione delle informazioni. Utilizzando gli embedding, i modelli sono in grado di comprendere ed elaborare in modo più efficace il contenuto dei documenti.
Gli embedding sono strumenti trasformativi nell'apprendimento automatico, che consentono di semplificare e comprendere dati complessi. Le organizzazioni possono sfruttare questa funzionalità con le soluzioni di AI avanzate di ServiceNow.
ServiceNow offre funzionalità complete per implementare gli embedding all'interno della sua piattaforma. Le applicazioni basate sull'AI di ServiceNow possono classificare e instradare automaticamente i ticket, prevedere i problemi prima che si verifichino e fornire consigli personalizzati, il tutto grazie a sofisticati modelli di incorporazione. Questa integrazione consente alle aziende di tutti i settori di sfruttare appieno il potenziale dei propri dati.
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