O que são embeddings no contexto do aprendizado de máquina?

No vasto e dinâmico campo do aprendizado de máquina, um conceito crucial é o de embeddings. Imagine tentar ensinar um computador a compreender e processar linguagem natural, reconhecer imagens ou recomendar músicas e filmes. Não seria incrível se houvesse uma maneira de transformar a linguagem humana em um formato que o computador pudesse entender?

É aqui que entram os embeddings, transformando informações de alta dimensão em representações densas e compactas que facilitam o trabalho de sistemas de machine learning.

Se você já usou um tradutor online que parece captar nuances sutis de significado, ou um sistema de recomendação que sugere o filme perfeito com base nos seus gostos, então você já se beneficiou dos embeddings.

Esses vetores matemáticos não apenas tornam os algoritmos mais eficientes, mas também mais inteligentes, capturando relações semânticas entre palavras, imagens ou quaisquer dados que estejam processando. Em essência, embeddings são o elo que permite aos computadores entender e navegar no mundo complexo dos dados humanos.

Este ano mergulhei de cabeça em um projeto de Inteligência Artificial para integrar bancos de dados de clientes com sistemas de LLMs. Embora muitas vezes abstraído por plataformas como GPT, Llama, ou Gemini, embeddings são parte essencial de toda essa revolução que impactou o mundo desde o lançamento público do GPT-3.

Neste artigo eu tento explicar o que eu aprendi sobre o assunto. 😉

Definição de Embeddings

Embedding de palavras é uma técnica usada no processamento de linguagem natural que permite transformar dados complexos, como palavras ou imagens, em números que os computadores conseguem entender e processar.

Imagine que cada palavra ou imagem é convertida em uma longa lista de números, chamada de vetor. Esses vetores permitem que o computador encontre relações entre os dados de maneira mais eficiente. Por exemplo, palavras com significados parecidos ficam próximas umas das outras nesse espaço numérico, o que ajuda na tradução automática ou em sistemas de recomendação.

Uma das aplicações mais comuns dos embeddings é o processamento de linguagem natural (PLN), onde essa técnica é aplicada para a compreensão do contexto e do significado das palavras em um texto. Em vez de tratar cada palavra de forma isolada, os embeddings capturam nuances e relações entre as palavras. Isso é crucial para tarefas como análise de sentimentos, tradução de idiomas e chatbots, onde entender o contexto é essencial para gerar respostas precisas e relevantes.

Além do PLN, embeddings também são usados em sistemas de recomendação, como aqueles que sugerem filmes ou produtos com base nas suas preferências. Eles fazem isso mapeando usuários e itens em um mesmo espaço numérico, permitindo que o sistema encontre itens semelhantes aos que você já gosta.

No contexto da visão computacional, embeddings ajudam a identificar objetos e pessoas em imagens, melhorando a precisão de reconhecimento e busca visual. Em resumo, embeddings são uma ferramenta poderosa que tornam os computadores capazes de entender e processar dados complexos de maneira mais humana.

Por que Embeddings são Importantes?

Embeddings são cruciais por várias razões:

• Redução de Dimensionalidade: Eles transformam dados esparsos de alta dimensão em representações densas de baixa dimensão, facilitando o processamento e melhorando a eficiência computacional.
• Captura de Relacionamentos Semânticos: Embeddings conseguem captar relações semânticas complexas entre os dados. Por exemplo, em processamento de linguagem natural (PLN), palavras com significados semelhantes tendem a ter embeddings próximos no espaço vetorial.
• Versatilidade: Eles são aplicáveis em diversas áreas do aprendizado de máquina, incluindo PLN, sistemas de recomendação, visão computacional e mais.

Aplicações Práticas de Embeddings

A construção de embeddings envolve o treinamento de modelos que aprendem representações densas a partir de dados brutos. Existem várias técnicas e algoritmos para criar embeddings, cada um com suas particularidades e aplicações específicas.

Processamento de Linguagem Natural

No contexto de PLN, word embeddings são um dos tipos mais conhecidos. Modelos como Word2Vec (Mikolov et al., 2013), GloVe (Pennington et al., 2014) e FastText (Bojanowski et al., 2017) são amplamente utilizados para criar representações vetoriais de palavras.

• Word2Vec: Este modelo utiliza redes neurais para aprender embeddings de palavras com base em seu contexto nas frases. Existem duas abordagens principais: Continuous Bag of Words (CBOW) e Skip-gram.
• GloVe: O modelo Global Vectors for Word Representation combina a vantagem de métodos de contagem de coocorrência global com a eficiência de métodos baseados em janelas de contexto local.
• FastText: Desenvolvido pelo Facebook, o FastText estende o Word2Vec ao considerar subpalavras, melhorando a representação de palavras raras e lidando melhor com a morfologia das palavras.

Embeddings em Visão Computacional

Em visão computacional, embeddings são usados para representar imagens em espaços vetoriais. Redes neurais convolucionais (CNNs) são frequentemente empregadas para extrair embeddings de imagens, capturando características visuais em vetores densos.

• Reconhecimento de Imagens: Redes neurais convolucionais aprendem embeddings que representam características visuais, permitindo o reconhecimento de objetos em imagens.
• Busca por Imagem: Embeddings de imagens permitem a busca e recuperação de imagens semelhantes em grandes bancos de dados.

Embeddings em Sistemas de Recomendação

Sistemas de recomendação utilizam embeddings para personalizar sugestões de produtos, músicas, filmes e outros itens com base nas preferências dos usuários. Técnicas como Matrix Factorization e deep learning são utilizadas para criar embeddings de itens e usuários, facilitando a recomendação precisa e eficiente.

Sistemas de recomendação utilizam embeddings para mapear itens e usuários em um espaço vetorial comum, facilitando a recomendação de itens semelhantes.

Como os embeddings são usados em LLMs?

Os embeddings desempenham um papel fundamental no funcionamento dos modelos de linguagem de ampla escala (LLMs, do inglês Large Language Models), como BERT, GPT-3 e T5. Eles são a base sobre a qual esses modelos constroem representações linguísticas complexas, permitindo-lhes entender e gerar texto de forma avançada.

Representação de Entradas

Os embeddings são a primeira etapa no processamento das entradas textuais em LLMs. Quando uma sequência de texto é alimentada no modelo, cada palavra (ou token) é convertida em um vetor. Esses vetores, chamados de embeddings de palavras ou de subpalavras, capturam informações semânticas e sintáticas essenciais para a compreensão do texto.

Embeddings Contextuais

Diferentemente dos modelos de embeddings tradicionais, que atribuem uma única representação a cada palavra independentemente do contexto, os LLMs utilizam embeddings contextuais. Isso significa que a representação de uma palavra pode variar dependendo das palavras que a cercam.

Por exemplo, a palavra “banco” terá diferentes embeddings se estiver em uma frase sobre finanças (“fui ao banco sacar dinheiro”) ou sobre um parque (“sentei no banco do parque”).

Camadas de Transformação

Após a geração dos embeddings iniciais, os LLMs aplicam várias camadas de transformação para refinar e enriquecer essas representações. Essas camadas incluem:

➡️ Camadas de Atenção: A atenção é um mecanismo que permite ao modelo focar em diferentes partes da entrada ao processar cada palavra. As camadas de atenção ajudam o modelo a captar relações de longo alcance entre palavras, melhorando a compreensão contextual.

➡️ Camadas Feed-Forward: Após a atenção, os embeddings passam por camadas feed-forward, que são redes neurais densas que transformam as representações de maneira não linear, permitindo ao modelo capturar padrões mais complexos.

Pré-treinamento e Fine-Tuning

Os LLMs são geralmente pré-treinados em enormes corpos de texto, onde aprendem a prever a próxima palavra em uma sequência (tarefa de modelagem de linguagem) ou a preencher lacunas em frases (tarefa de modelagem de linguagem mascarada).

Durante o pré-treinamento, os embeddings são ajustados para capturar uma ampla gama de informações linguísticas. Depois, os modelos são ajustados (fine-tuning) em tarefas específicas, onde os embeddings são ainda mais refinados para melhorar o desempenho em aplicações particulares, como tradução automática, análise de sentimentos ou resposta a perguntas.

Desafios e Limitações dos Embeddings

Embora os embeddings sejam poderosos, eles não estão isentos de desafios e limitações.

Treinamento e Recursos Computacionais

Treinar modelos de embeddings pode ser computacionalmente intensivo, exigindo grandes volumes de dados e poder de processamento. Modelos complexos, como Transformers, requerem recursos significativos para treinamento e inferência.

Viés e Representatividade

Os embeddings podem refletir vieses presentes nos dados de treinamento. Por exemplo, word embeddings treinados em textos que contêm preconceitos podem perpetuar esses vieses em aplicações de aprendizado de máquina. Abordagens para mitigar vieses incluem a curadoria cuidadosa dos dados de treinamento e o uso de técnicas de ajuste de embeddings.

Interpretação e Explicabilidade

Embeddings são representações densas e de alta dimensão, o que pode dificultar a interpretação e explicabilidade dos modelos. Ferramentas e técnicas para visualização de embeddings, como t-SNE e PCA, ajudam a entender melhor essas representações, mas a explicabilidade completa continua sendo um desafio.

Conclusão

Embeddings são uma ferramenta fundamental no aprendizado de máquina, transformando dados complexos em representações densas e úteis para uma ampla gama de aplicações.

Desde o processamento de linguagem natural até a visão computacional e sistemas de recomendação, os embeddings permitem que os modelos capturem relações semânticas profundas e funcionem de maneira eficiente. Apesar dos desafios, o futuro dos embeddings é promissor, com avanços contínuos impulsionando novas descobertas e aplicações.

Embeddings são um campo vasto e em constante evolução, oferecendo inúmeras oportunidades para inovação e avanço no aprendizado de máquina.

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