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O que são embeddings no aprendizado de máquina?

Compreensão DE ML embeddings

Explore o conceito de integração no aprendizado de máquina, seu papel e como eles melhoram a representação e a análise de dados em aplicativos de IA.

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Bem-vindo ao nosso Centro de Aprendizagem, onde explicamos “o que são embutidas” no aprendizado de máquina. Explorando vetores multidimensionais, redes neurais e entender melhor como os embeddings estão moldando o futuro da inteligência artificial.

Os modelos de machine learning estão continuamente a ultrapassar os limites do que é possível. Um dos elementos fundamentais que impulsionam esses avanços é o embeddings. Essas representações de valores ou objetos, sejam eles texto, imagens ou áudio, servem de base para modelos de aprendizado de máquina e algoritmos de busca semântica. Nesta exploração abrangente, vamos mergulhar profundamente no mundo dos embeddings, decifrando seu significado, como eles funcionam e seu papel fundamental na formação do futuro da IA, incluindo sua integração na plataforma EDGE.

A essência das embeddings

Em sua essência, os embeddings podem ser pensados como os tradutores do mundo digital. Eles tomam entidades, sejam palavras, documentos, ou mesmo cidades, e convertem-as em uma forma matemática que as máquinas podem entender. Essa transformação está enraizada na captura dos traços e caraterísticas essenciais desses objetos, encapsulando-os em vetores que representam suas qualidades e relacionamentos únicos.

Em essência, os embeddings capacitam os modelos de aprendizado de máquina a discernir a semelhança entre os objetos. Quer se trate de encontrar documentos, imagens ou cidades semelhantes, os embeddings abrem caminho para que os computadores compreendam a intrincada teia de relacionamentos que existe dentro do nosso mundo digital. Como tal, eles são os blocos de construção da inteligência artificial, permitindo que as máquinas entendam e raciocinem sobre os dados. Para explorar mais sobre IA e suas capacidades, considere ler sobre o que é Inteligência Artificial.

O conceito principal: Vetores no aprendizado de máquina

Para compreender verdadeiramente o conceito de embeddings, devemos primeiro compreender o conceito fundamental sobre o qual eles são construídos: Vetores. Em matemática, um vetor é uma matriz de números que define um ponto em um espaço multidimensional. No domínio do aprendizado de máquina, os vetores servem como bússola que nos guia através deste espaço multidimensional, permitindo-nos navegar e fazer sentido de dados complexos.

Em termos mais práticos, um vetor é uma lista de valores numéricos, como 1989, 22, 9, 180. Cada número nesta lista representa a posição de um objeto ao longo de uma dimensão especificada. Este conceito torna-se inestimável quando procuramos encontrar semelhanças ou relações entre objetos, semelhantes à forma como utilizamos a IA preditiva para antecipar tendências e comportamentos futuros.

Exemplo de como usar um Vetor em ML

Considere o exemplo de coordenadas de latitude e longitude. Estas duas dimensões, norte-sul (latitude) e leste-oeste (longitude), indicam sucintamente qualquer local na Terra. Por exemplo, a cidade de Vancouver, Colúmbia Britânica, Canadá pode ser representada como as coordenadas de latitude e longitude (49 15’40″N, 123 06’50″W). Esta lista concisa de dois valores forma um vetor simples, definindo a localização geográfica de Vancouver.

Agora, imagine a tarefa de encontrar uma cidade perto de Vancouver. Um observador humano pode consultar um mapa, enquanto um modelo de aprendizado de máquina pode examinar os vetores de latitude e longitude. Ao identificar um local com coordenadas semelhantes, como Burnaby a 49 16’N, 122 58’W, o modelo deduz que Burnaby está muito próximo de Vancouver. Este exemplo ilustra como os vetores permitem que as máquinas compreendam relações espaciais.

Adicionando dimensões aos vetores

Para ilustrar ainda mais o poder dos vetores, vamos expandir nosso exemplo geográfico. Imagine que desejamos identificar uma cidade semelhante a Vancouver, não apenas em termos de proximidade, mas também em tamanho populacional. Aqui, introduzimos uma terceira dimensão ao nosso vetor, representando o tamanho da população.

O vetor de Vancouver passa a se chamar 49 15’40″N, 123 06’50″W, 662 248*). Neste espaço tridimensional, o vetor de Burnaby (49-16’N, 122-58’W, 249 125*) não aparece mais particularmente perto de Vancouver. Em vez disso, o modelo de aprendizado de máquina pode identificar Seattle, Washington, EUA, como uma combinação mais adequada com um vetor de 47 36’35″N, 122’19’59″W, 749 256**).

Neste cenário, adicionamos uma terceira dimensão aos nossos vetores, análoga à introdução de um eixo Z às nossas coordenadas de latitude e longitude. Isso nos permite considerar a proximidade geográfica e o tamanho da população ao procurar locais semelhantes.

*Dados populacionais a partir de 2021.
**Dados populacionais a partir de 2022.

Além de três dimensões: Vetores multidimensionais complexos

No mundo do aprendizado de máquina, os vetores não se limitam a apenas três dimensões. Eles podem abranger uma infinidade de dimensões, cada uma capturando um aspeto único de um objeto. Considere o desafio de determinar a semelhança entre dois programas de TV. Vários fatores entram em jogo, como duração do episódio, gênero, demografia do espetador e muito mais.

Neste intrincado espaço multidimensional, cada programa de TV pode ser representado como um ponto ao longo de inúmeras dimensões, semelhante à latitude, longitude e tamanho da população. Aqui está um exemplo ilustrando como isso funciona:

  1. Seinfeld (Sitcom) –Vetor : 1989, 22-24 minutos por episódio, 9 temporadas, 180 episódios
  2. Quarta-feira (horror) –Vetor : 2022, 46-57 minutos por episódio, 1 temporada, 8 episódios

Nesta representação, Seinfeld e quarta-feira ocupam pontos muito diferentes no espaço multidimensional dos programas de TV. Eles diferem não só no gênero e ano de estreia, mas também na duração do episódio e no número de temporadas e episódios. Essa abordagem multidimensional permite que os modelos de aprendizado de máquina discernem as nuances intrincadas que definem a similaridade ou a dissimilaridade entre objetos.

Embora nossos exemplos acima incorporem apenas um punhado de dimensões, na prática, os modelos de aprendizado de máquina geralmente operam em espaços muito mais altos, às vezes abrangendo centenas ou até milhares de dimensões. Esses complexos vetores multidimensionais servem como base para aplicações avançadas de IA.

Revelando a magia: Como os embeddings funcionam

Os embeddings são o produto de modelos de aprendizagem profunda, particularmente redes neurais. Eles são criados através de um processo que envolve a conversão de objetos em vetores usando técnicas de aprendizado profundo. Uma “incorporação” representa essencialmente a saída deste processo – um vetor meticulosamente elaborado por um modelo de aprendizado profundo com o propósito expresso de facilitar pesquisas de similaridade.

Veja como funciona:

Redes Neurais e Camadas Ocultas

As redes neurais, inspiradas na estrutura do cérebro humano, formam a base da incorporação da criação. Essas redes compreendem várias camadas, incluindo uma camada de entrada, uma camada de saída e, mais crucialmente, camadas ocultas. É dentro dessas camadas ocultas que os embeddings são trazidos à vida, semelhante à forma como a computação sem servidor aproveita os recursos da nuvem para uma implantação eficiente de aplicativos.

Camadas ocultas em redes neurais possuem a notável capacidade de transformar dados de entrada de várias maneiras, com base na arquitetura e design do modelo. A criação de embeddings normalmente ocorre dentro dessas camadas ocultas, antes que as camadas subsequentes processem a entrada mais longe.

Imagine que você queria criar embeddings para programas de TV. Em vez de especificar manualmente a posição de cada programa de TV ao longo de uma infinidade de dimensões, a camada oculta de uma rede neural assume essa tarefa. Ele gera automaticamente incorporações que capturam os atributos essenciais de cada programa de TV, aproveitando os ricos dados inseridos na rede.

Inicialmente, um programador pode guiar a rede fornecendo exemplos de como criar embeddings, quais dimensões considerar, e outras informações relevantes. No entanto, à medida que a rede neural se treina, a camada de incorporação gradualmente se torna proficiente em operar de forma independente, refinando sua capacidade de gerar embeddings que capturam a essência de cada objeto.

Embeddings em modelos de grande idioma (LLMs)

O conceito de embeddings toma uma volta fascinante quando aplicado a grandes modelos de linguagem (LLMs), como aqueles que alimentam ferramentas de IA como ChatGPT. Nesses modelos avançados, a incorporação se estende além de objetos individuais para abranger contextos inteiros.

Em essência, cada palavra ou token em uma frase, parágrafo ou artigo se torna uma incorporação, capturando não apenas o significado de palavras individuais, mas também as relações intrincadas e nuances semânticas dentro do texto. Esse nível de análise é semelhante ao sofisticado processamento de dados encontrado nas melhores práticas do DevOps, onde múltiplas variáveis são consideradas para resultados ideais.

Conclusão

Em conclusão, os embeddings servem como a pedra angular da capacidade de aprendizado de máquina de decifrar os meandros do nosso mundo digital. Essas representações matemáticas permitem que as máquinas entendam, raciocinem e descubram relações entre vários objetos, do texto às imagens e muito mais. À medida que continuamos a nossa exploração da inteligência artificial, é essencial reconhecer o profundo significado das incorporações, não só na formação do presente, mas também na condução das inovações do futuro.

Para obter mais insights e melhores práticas sobre como aproveitar a Inteligência Artificial, explore nosso centro de aprendizado.

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