Vector Embeddings (4)

In diesem 4. Teil der Reihe LLMs möchte ich auf ein sehr wichtiges Thema eingehen. Vector Embeddings sind die Datengrundlage auf die jedes Deep Learning Modell (neuronale Netze) basiert.

Vector Embedding, ist im Kontext von Large Language Modellen (LLMs) ein entscheidendes Konzept, das die Grundlage für das Verständnis und die Verarbeitung natürlicher Sprache durch KI-Systeme bildet. Der Begriff meint etwas anderes als Vector Encoding. Beim Vector Encoding gibt es verschiedene Verfahren. Beim One Hot Encoding z.B. ist der Vektor eines einzelnen Wortes so lang wie das gesamte Vokabular in einer bestimmten Reihenfolge. An der Stelle wo das Wort vorkommt, wird eine 1 gesetzt und allen anderen Stellen eine 0. Diese Vektoren nennt man Sparse, da sie sehr wenig Informationsdichte besitzen.

Vector Embedding ist sehr viel komplexer, gerade in LLMs. Denn hier wird der kontextuelle Zusammenhang von Wörtern mit erfasst. Hier ist der Vector Dense, also sehr viel dichter mit Informationen enkodiert.

Was ist Vector Embedding in Large Language Modellen?

In LLMs wird Vector Embedding verwendet, um Wörter, Phrasen oder ganze Textabschnitte in numerische Vektoren umzuwandeln. Ein Vektor ist hierbei eine Reihe von Zahlen, die in einem hochdimensionalen Raum angeordnet sind. Jedes Wort oder jeder Satz erhält einen einzigartigen Vektor, der seine Bedeutung und Beziehung zu anderen Wörtern im Kontext repräsentiert.

Warum ist Vector Embedding in Large Language Modellen wichtig?

1. Verständnis von Sprachnuancen: Durch Vector Embeddings können LLMs die Feinheiten der menschlichen Sprache erfassen, wie z.B. Kontext, Ironie oder Wortspiele. Jeder Vektor trägt Informationen über die Bedeutung des Wortes oder Satzes und dessen Beziehung zu anderen sprachlichen Elementen.
2. Effektive Datenverarbeitung: Computer sind hervorragend im Umgang mit Zahlen. Die Umwandlung von Text in Vektoren ermöglicht es Computern, Sprache effizienter zu verarbeiten und zu analysieren.
3. Verbesserte Sprachmodelle: Vector Embedding ermöglicht es, komplexe Sprachmodelle zu erstellen, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen, darauf zu reagieren und sogar selbst Texte zu generieren.
4. Anwendungsbereiche: Diese Technik wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Chatbots, automatische Übersetzungsdienste, Sprachassistenten und viele andere Bereiche, in denen maschinelles Verständnis menschlicher Sprache erforderlich ist.

Insgesamt ist Vector Embedding in Large Language Modellen ein wesentliches Element, das es ermöglicht, die Komplexität menschlicher Sprache in eine Form zu übersetzen, die von Computern verarbeitet und genutzt werden kann. Es ist der Schlüssel, um KI-Systemen ein tieferes Verständnis und eine effektivere Interaktion mit menschlicher Sprache zu ermöglichen.

Die Frage ist, wie werden diese Zahlen berechnet. Meistens liegen sie zwischen -1 bis +1, abhängig von der verwendeten Aktivierungsfunktion des neuronalen Netzes. Und damit ist die Antwort auch schon vorweggenommen. Die Vector Embeddings von LLMs werden durch ein neuronales Netzt generiert, welches vorher auf diese Aufgabe trainiert worden ist. Für ineressierte empfehle ich diesen Artikel : https://towardsdatascience.com/neural-network-embeddings-explained-4d028e6f0526

Die Erzeugung der Zahlen beim Vector Embedding, insbesondere im Kontext von Large Language Modellen (LLMs), ist ein hochkomplexer und gezielter Prozess, der weit entfernt von einer zufälligen Auswahl ist. Hier ein Überblick, wie diese Zahlen entstehen:

1. Wort-Embeddings: Der erste Schritt in der Kodierung ist das Erstellen von sogenannten Wort-Embeddings. Ein Wort-Embedding ist ein Vektor, der ein Wort in einem hochdimensionalen Raum repräsentiert. Die Position jedes Wortes in diesem Raum wird durch die Beziehungen zu anderen Wörtern bestimmt. Diese Beziehungen basieren auf der Häufigkeit, mit der Wörter zusammen in den Trainingsdaten erscheinen.
2. Kontextuelle Informationen: Moderne LLMs wie GPT-4 verwenden kontextabhängige Embeddings. Das bedeutet, dass die Vektoren für ein Wort je nach Kontext, in dem es verwendet wird, variieren können. Beispielsweise hat das Wort „Bank“ unterschiedliche Bedeutungen in den Sätzen „Ich sitze auf einer Bank“ und „Ich gehe zur Bank“. Das Modell berücksichtigt den umgebenden Text, um den Vektor des Wortes entsprechend anzupassen.
3. Training des Modells: Während des Trainingsprozesses lernt das Modell, diese Vektoren zu optimieren. Es nutzt riesige Mengen an Textdaten und passt die Vektoren so an, dass sie die Beziehungen zwischen den Wörtern so genau wie möglich widerspiegeln. Dies geschieht durch Algorithmen, die die Distanz zwischen den Vektoren minimieren oder maximieren, je nachdem, wie ähnlich oder unterschiedlich die Bedeutungen der Wörter sind.
4. Dimensionalität: Die Vektoren sind in der Regel hochdimensional, was bedeutet, dass sie aus vielen Zahlen bestehen. Diese hohe Dimensionalität ermöglicht es, eine große Vielfalt an Bedeutungen und Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen.
5. Feinabstimmung: Nach dem Training kann das Modell weiterhin feinabgestimmt werden, um die Genauigkeit der Vektor-Kodierung zu verbessern, besonders wenn es in spezifischen Anwendungsfällen eingesetzt wird.

Zusammengefasst werden die Zahlen in der Vektor-Kodierung von Large Language Modellen durch einen detaillierten Prozess erzeugt, der darauf abzielt, die Bedeutungen und Beziehungen der Wörter in numerischer Form so genau wie möglich abzubilden. Dies ermöglicht es dem Modell, ein tiefes Verständnis der Sprache zu entwickeln und komplexe sprachliche Aufgaben zu bewältigen.

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