Vector Embeddings sind numerische Darstellungen von Daten, die ihre Bedeutung und Beziehungen erfassen. Sie werden häufig in der maschinellen Sprachverarbeitung und im maschinellen Lernen verwendet, um Texte, Bilder, Audioaufnahmen oder andere Objekte in Vektoren umzuwandeln, die in einem mehrdimensionalen Raum angeordnet sind. Die Ähnlichkeit zwischen den Datenobjekten kann dann durch die Nähe ihrer Vektoren gemessen werden.
Welche Anwendungen gibt es für Vector Embeddings?
Vector Embeddings haben viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wie z.B.:
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Vector Embeddings können verwendet werden, um Texte in Vektoren umzuwandeln, die ihre Bedeutung und Ähnlichkeit erfassen. Dies ermöglicht es, verschiedene NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Textgenerierung, Textzusammenfassung, Sentimentanalyse, Maschinelle Übersetzung, Chatbots und mehr zu lösen.
- Empfehlungssysteme: Vector Embeddings können verwendet werden, um Nutzer und Produkte in Vektoren umzuwandeln, die ihre Präferenzen und Eigenschaften erfassen. Dies ermöglicht es, personalisierte Empfehlungen für Nutzer basierend auf ihrer Ähnlichkeit mit anderen Nutzern oder Produkten zu generieren.
- Bildverarbeitung: Vector Embeddings können verwendet werden, um Bilder in Vektoren umzuwandeln, die ihre visuellen Merkmale und Inhalte erfassen. Dies ermöglicht es, verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben wie Bildklassifizierung, Bildgenerierung, Bildsuche, Gesichtserkennung, Objekterkennung und mehr zu lösen¹².
Damit das MyOOS System einen Einstieg in Vector Embeddings findet habe ich folgenden Kurs gefunden.
Vector Embeddings Tutorial – Code Your Own AI Assistant with GPT-4 API + LangChain + NLP
https://www.youtube.com/watch?v=yfHHvmaMkcA&t
Die IBM, Meta und 50 weitere Organisationen haben AI Alliance gegründet
https://arstechnica.com/information-tec ... source-ai/
Wir sind Open Source getrieben. Vor diesem Hintergrund empfehle ich dir folgendes Video
$0 Embeddings (OpenAI vs. free & open source)
Sentence Embeddings (SBERT) ist eine Methode, um Sätze in Vektoren umzuwandeln, die ihre semantische Bedeutung erfassen. Es basiert auf dem BERT-Modell, das ein leistungsfähiges neuronales Netzwerk für die Verarbeitung natürlicher Sprache ist. SBERT verwendet eine siamesische oder eine triplette Netzwerkstruktur, um Sätze zu vergleichen und ihre Ähnlichkeit zu messen. Dies ermöglicht es, effiziente und genaue Berechnungen für Aufgaben wie semantische Textähnlichkeit, semantische Suche oder Paraphrasenabbau durchzuführen.
SBERT zählt zu den Vector Embeddings, da es Sätze in numerische Darstellungen umwandelt, die in einem mehrdimensionalen Raum angeordnet sind. Vector Embeddings sind eine allgemeine Technik, um verschiedene Arten von Daten wie Wörter, Bilder, Audioaufnahmen oder andere Objekte in Vektoren umzuwandeln, die ihre Bedeutung und Beziehungen erfassen. Sie ermöglichen es, mathematische Operationen und Vergleiche auf den Daten für verschiedene Aufgaben wie Textanalyse und Empfehlungssysteme durchzuführen.
Ein Beispiel für die Verwendung von SBERT, um Texte zu vergleichen, ist die Berechnung der semantischen Ähnlichkeit zwischen zwei Sätzen. Dies kann nützlich sein, um zu bestimmen, ob zwei Sätze die gleiche oder eine ähnliche Aussage machen, oder ob sie sich widersprechen oder voneinander abweichen.
Um die semantische Ähnlichkeit zwischen zwei Sätzen zu berechnen, müssen wir zuerst die Sätze in Vektoren umwandeln, die ihre Bedeutung erfassen. Dies können wir mit SBERT tun, indem wir die Sätze als Eingabe für das BERT-Modell geben und die Ausgabe des Modells als Vektor für jeden Satz verwenden. Die Ausgabe des Modells ist ein Vektor mit 768 Dimensionen, der die semantischen Merkmale des Satzes enthält.
Nachdem wir die Vektoren für die Sätze erhalten haben, können wir die Ähnlichkeit zwischen ihnen messen, indem wir eine geeignete Metrik verwenden, wie z.B. den Kosinusabstand. Der Kosinusabstand misst den Winkel zwischen zwei Vektoren und gibt einen Wert zwischen -1 und 1 zurück, wobei 1 bedeutet, dass die Vektoren in die gleiche Richtung zeigen, 0 bedeutet, dass sie senkrecht zueinander stehen, und -1 bedeutet, dass sie in die entgegengesetzte Richtung zeigen. Je kleiner der Kosinusabstand ist, desto ähnlicher sind die Vektoren.
Um dies zu veranschaulichen, nehmen wir an, wir haben die folgenden zwei Sätze:
- Satz A: Die Erde ist der dritte Planet von der Sonne aus gesehen.
- Satz B: Die Erde ist der fünfte Planet von der Sonne aus gesehen.
Wir können SBERT verwenden, um die Vektoren für diese Sätze zu erhalten, und dann den Kosinusabstand zwischen ihnen berechnen. Das Ergebnis ist etwa -0,18, was bedeutet, dass die Sätze ziemlich unterschiedlich sind. Dies macht Sinn, da die Sätze eine falsche Information über die Position der Erde im Sonnensystem enthalten.
Wenn wir jedoch die folgenden zwei Sätze haben:
- Satz C: Die Erde ist der dritte Planet von der Sonne aus gesehen.
- Satz D: Die Erde ist der drittnächste Planet zur Sonne.
Dann ist der Kosinusabstand zwischen den Vektoren für diese Sätze etwa 0,87, was bedeutet, dass die Sätze sehr ähnlich sind. Dies macht auch Sinn, da die Sätze die gleiche Information über die Position der Erde im Sonnensystem enthalten, aber mit unterschiedlichen Worten ausdrücken.
Empfehlung
https://www.youtube.com/watch?v=QdDoFfkVkcw
Ich würde mich freuen, wenn du eine Zusammenfassung der zwei Videos in deinem Blog veröffentlichst und deinen Blogbeitrag hier als Kommentar verlinkst.
1. Frage. Wie kann ich diese Technik in WordPress verwenden?
2. Frage: Wie kann man dies in einem Online Shop verwenden?
3. Frage - Wie kann ich dies im VR-Raum verwenden?
Wenn du noch keinen Blog hast - kannst du gerne WordPress aus unserem Projekt verwenden.
https://github.com/r23/MyOOS/
In meinem Blog schrieb ich vor wenigen Monaten
Das MyOOS Projekt verwendet nur eine faire Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz hat das Potenzial dazu, unser Leben zu verbessern. Damit wir von dieser Technologie profitieren können, müssen wir ihr vertrauen. Das heißt, wir müssen sicherstellen, dass sie verantwortungsvoll eingesetzt wird. Das gilt für Fairness, aber auch für andere Aspekte wie Transparenz, Zuverlässigkeit und Datenschutz.
Beste Grüße
Ralf
