Was sind Einbettungen in Machine Learning?
Was sind Embeddings in Machine Learning?
Einbettungen in Machine Learning sind eine leistungsstarke Technik, um diskrete, oft hochdimensionale Daten, wie einzelne Wörter, Produktkategorien oder sogar verschiedene Benutzer und Objekte, in dichte, kontinuierliche Vektordarstellungen innerhalb eines leichter zu handhabenden, niedrigdimensionalen Raums umzuwandeln.
Rohtext direkt in ein mathematisches Modell einzuspeisen - funktionierte einfach nicht. Einbettungen stellen eine entscheidende Brücke dar. Sie verhalten sich wie eine ausgefeilte „Nachschlagetabelle“ oder ein Wörterbuch, in der jedem eindeutigen Element eine eindeutige Liste reeller Zahlen zugewiesen wird, die den Vektor bilden.
Der wahre Zauber von Einbettungen im Bereich der KI liegt darin, dass diese Darstellungen nicht willkürlich sind, sondern während des Trainings eines Modells aus den Daten selbst gelernt werden. Dieser Prozess dient dazu, die zugrunde liegenden semantischen Verknüpfungen oder inhärenten Merkmale der Elemente zu erfassen.
Folglich werden Elemente, die im ursprünglichen Dataset kontextuell oder semantisch ähnlich sind, Vektoren zugeordnet, die in diesem neu erstellten Raum nahe beieinander liegen. Zum Beispiel könnten Wörter wie „König“ und „Königin“ am Ende ähnliche Darstellungen haben, was ihre jeweilige Bedeutung widerspiegelt.
Wozu brauchen wir Einbettungen?
Machine Learning hat oft Schwierigkeiten, reine, diskrete Daten wie einzelne Wörter oder Produktkategorien direkt zu interpretieren.
Der Versuch, solche Daten in ein mathematisches Modell in seiner ursprünglichen Form einzuspeisen, funktioniert nicht, da Modelle eine numerische Eingabe erfordern. An dieser Stelle werden Einbettungen unerlässlich. Sie bilden eine wichtige Brücke, die wie eine ausgefeilte „Nachschlagetabelle“ funktioniert, die jedes einzelne Element in eine Liste reeller Zahlen übersetzt - ihre Vektordarstellung - und so die Daten für Algorithmen verdaulich macht.
Die wahre Macht und Notwendigkeit von Einbettungen rührt jedoch daher, wie diese Vektoren erzeugt werden. Es sind nicht einfach willkürliche Zuweisungen; diese Vektordarstellungen werden während des Trainings eines Modells aus den Daten selbst gelernt.
Dieses Lernen ist speziell darauf ausgelegt, die zugrunde liegenden semantischen Beziehungen oder inhärenten Merkmale der Elemente zu erfassen und die MLOps-Schritte zu unterstützen.
Vorteile von Embedded-Lösungen in Machine Learning
Einbettungen bieten bedeutende und vielseitige Vorteile in Machine-Learning-Algorithmen, die die Interpretation, das Lernen aus und die Nutzung komplexer, oft hochdimensionaler Daten grundlegend verändern.
Erweitertes semantisches Verständnis
Einbettungen zeichnen sich durch die Erfassung der zugrunde liegenden Bedeutung, des Kontexts und der nuancierten Beziehungen zwischen einzelnen Elementen aus, z. B. Wörtern, Produkten oder sogar Benutzern. Durch die Darstellung semantisch ähnlicher Objekte mit Vektoren, die im erlernten Einbettungsraum geografisch nahe beieinander liegen, gewinnen diese ein viel tieferes Verständnis der Daten.
Eine Einbettung kann zum Beispiel helfen zu verstehen, dass „König“ und „Königin“ einen königlichen Kontext teilen und mit „Monarch“ verwandt sind, während sie sich von „Bauern“ unterscheiden.
Dies geht über Ähnlichkeiten auf Oberflächenebene hinaus; die geometrischen Beziehungen im Einbettungsraum (wie Vektoroffset) können sogar Analogien wie „König - Mann + Frau = Königin“ erfassen. Dieses ausgeklügelte Verständnis der Semantik ist von unschätzbarem Wert für Aufgaben wie Übersetzung (die Bedeutung zwischen Sprachen bewahren), Stimmungsanalyse (subtile emotionale Töne erkennen) und den Aufbau intelligenter Empfehlungssysteme, die wirklich relevante Dinge vorschlagen können.
Höhere Effizienz und Leistung
Herkömmliche Methoden zur Darstellung diskreter Daten erzeugen oft extrem hochdimensionale und dünn besiedelte Vektoren (meistens Nullen mit einer einzigen Eins).
Mit der Anzahl der einzigartigen Elemente wächst auch diese Dimensionalität, was zum „Fluch der Dimensionalität“ führt: Daten werden zu dünn, Modelle werden rechnerisch teuer zu trainieren, erfordern große Mengen an Arbeitsspeicher und haben Schwierigkeiten, gut zu verallgemeinern.
Einbettungen bieten eine direkte Lösung durch dichte, niedrigdimensionale Darstellungen. Diese Kompaktheit verringert die Rechenlast erheblich, sodass die Modelle schneller trainieren können und weniger Speicher benötigen.
Noch wichtiger ist, dass diese dichten Vektoren durch das Erfassen wichtiger Informationen dazu beitragen, relevante Muster effektiver zu identifizieren, was zu einer verbesserten Verallgemeinerung unsichtbarer Daten und letztlich zu einer höheren Genauigkeit und besseren Gesamtleistung bei nachgelagerten Aufgaben führt.
Effektiver Umgang mit kategorialen Daten
Pipeline-Modelle für Machine Learning stoßen häufig auf kategoriale Daten, die von wenigen verschiedenen Klassen bis hin zu Tausenden oder sogar Millionen reichen können (Funktionen mit hoher Kardinalität wie Benutzer-IDs oder Produkt-SKUs).
Solche Daten numerisch so darzustellen, dass sie von Modellen effektiv genutzt werden können, ist eine Herausforderung. Einfache Ganzzahlcodierung erzwingt eine künstliche Ordinalbeziehung, während die One-Hot-Codierung bei vielen Kategorien unhandlich wird.
Einbettungen bieten einen weitaus anspruchsvolleren Ansatz, indem für jede Kategorie eine eigene Vektordarstellung erlernt wird.
Dieser Prozess konvertiert Kategorien nicht nur in ein verwendbares numerisches Format, sondern platziert auch Kategorien mit ähnlichen Auswirkungen oder Verhaltensweisen näher im Einbettungsbereich, wodurch latente Merkmale und Beziehungen innerhalb der kategorialen Daten selbst aufgedeckt werden. Auf diese Weise kann das Modell die erlernten Ähnlichkeiten nutzen und zu robusteren und aufschlussreicheren Prognosen führen.
Wissenstransfer mit vortrainierten Einbettungen
Einer der größten praktischen Vorteile von Embeddings ist die Möglichkeit des Wissenstransfers mit vortrainierten Modellen.
Forscher und Organisationen investieren massiv in das Training von Einbettungen in enormen Datensätzen - so werden beispielsweise Worteinbettungen wie Word2Vec, GloVe oder solche, die aus großen Sprachmodellen (LLMs) abgeleitet sind, auf Terabyte an Textdaten trainiert, während E-Commerce-Giganten das Einbetten von Objekten auf Milliarden von Benutzerinteraktionen trainieren könnten. Diese vortrainierten Einbettungen erfassen ein enormes Maß an Allgemeinwissen über Sprachstrukturen oder Artikelbeziehungen.
Entwickler können diese direkt verfügbaren Einbettungen nehmen und in ihre eigenen Modelle integrieren, auch wenn ihre spezifische Aufgabe nur über begrenzte Trainingsdaten verfügt. Diese als Transfer Learning bekannte Methode kann die Entwicklung erheblich beschleunigen, starke Performance-Baselines bieten und die Erstellung leistungsstarker Tools ermöglichen, ohne dass umfangreiche Rechenressourcen oder umfangreiche proprietäre Datensätze von Grund auf benötigt werden.
Funktionsweise der Einbettung
Zu verstehen, was Einbettungen sind und warum sie nützlich sind, ist eine Sache; zu begreifen, wie sie tatsächlich entstehen und funktionieren, ist der Schlüssel, um ihre Macht zu schätzen.
In diesem Abschnitt wird die Mechanik hinter Embeddings erläutert, wie diskrete Informationen in reichhaltige, numerische Vektoren transformiert werden, die von Machine-Learning-Modellen effektiv genutzt werden können. Wir werden den Prozess erforschen, der diesen Vektoren Bedeutung verleiht und es ihnen ermöglicht, komplexe Verknüpfungen innerhalb von Daten zu erfassen.
Zuordnung zu Vektoren: Das Grundkonzept
Im Kern funktioniert eine Einbettung durch die Erstellung einer Zuordnung aus einer separaten Menge von Elementen (wie Wörtern, Produkt-IDs oder Benutzerprofilen) zu einer Liste reeller Zahlen, die als Vektor bezeichnet wird. Jedem eindeutigen Element in Ihrem Vokabular oder Satz wird ein eigener eindeutiger Vektor zugewiesen. Anfänglich können diese Vektorwerte zufällig oder nach einer einfachen Strategie initialisiert sein.
Entscheidend ist, dass diese nicht statisch sind, sondern Parameter, die das Maschinenmodell während des Prozesses erlernt und anpasst.
Die Dimensionalität dieser Elemente (d. h. die Anzahl der Zahlen in jeder Liste) ist ein Hyperparameter, den Sie auswählen. Er ist in der Regel viel kleiner als die Gesamtanzahl der eindeutigen Elemente, aber groß genug, um komplexe Verknüpfungen zu erfassen.
Lernen durch neuronale Netzwerke
Die geläufigste Art, Einbettungen zu lernen, ist durch neuronale Netzwerke. Oft ist eine dedizierte Einbettungsschicht die erste Schicht in einem Netzwerk, die kategoriale oder textuelle Eingaben verarbeitet.
Wenn ein Element (z. B. ein Wort, das durch einen ganzzahligen Index dargestellt wird) in diese Ebene eingegeben wird, sucht die Ebene einfach ihren entsprechenden Vektor in einer internen „Einbettungsmatrix“ (wobei Zeilen Elementindizes sind und Spalten die Vektordimensionen sind). Dieser Vektor wird dann zur Eingabe für nachfolgende Schichten im Netzwerk.
Während der Trainingsphase des Netzwerks werden die Fehlersignale rückwärts durch das Netzwerk übertragen, um den Vorhersagefehler für eine bestimmte Aufgabe zu minimieren, und die Werte innerhalb der Einbettungsvektoren werden zusammen mit anderen Modellgewichten aktualisiert.
Die Rolle der Zielfunktion
Einbettungen lernen im Vakuum keine sinnvollen Darstellungen. Sie werden als Teil eines größeren Modells trainiert, das entwickelt wurde, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, das durch eine Zielfunktion (oder Verlustfunktion) definiert wird. Hier ein Beispiel:
- Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache werden Worteinbettungen (wie Word2Vec oder GloVe) häufig dadurch erlernt, dass sie trainiert werden, ein Wort anhand des umgebenden Kontextes vorherzusagen (oder umgekehrt). Das Modell passt die Wortvektoren an, um bei dieser Vorhersageaufgabe besser zu werden.
- In Empfehlungssystemen können Einbettungen von Elementen oder Benutzern erlernt werden, indem ein Modell trainiert wird, um Benutzerbewertungen für Elemente oder die Interaktion eines Benutzers mit einem Element vorherzusagen.
- Bei Klassifizierungsaufgaben mit kategorialen Eingaben, einem häufigen überwachten Lernproblem, werden Einbettungen gelernt, um die Unterscheidung zwischen den verschiedenen Klassen anhand gekennzeichneter Beispiele zu erleichtern.
Die Einbettungen sind so optimiert, dass sie die Informationen enthalten, die für das Erreichen des Ziels am relevantesten sind.
Und das Ergebnis? Ein sinnvoller Vektorraum
Durch diesen Trainingsprozess, der durch die Zielfunktion gesteuert wird, lernt die Einbettungsschicht, die Vektoren im Einbettungsraum so anzuordnen, dass sich semantisch ähnliche oder sich im Rahmen der Aufgabe ähnlich verhaltende Gegenstände näher zueinander positionieren.
Unähnliche Gegenstände werden weiter auseinander liegen. Diese geometrische Beziehung im Vektorraum macht Einbettungen so mächtig. Vektoren sind also nicht nur Zufallszahlen, sondern kodieren erlernte Verknüpfungen und Merkmale der Originalobjekte. Dadurch kann das Modell verallgemeinern, nuancierte Vorhersagen treffen und sogar versteckte Muster in den Daten erkennen.
Was sind eingebettete Modelle?
Ein Embedding-Modell ist ein Machine-Learning-Modell, das speziell zum Lernen und zur Erzeugung aussagekräftiger Vektordarstellungen diskreter oder hochdimensionaler Daten entwickelt wurde.
Während viele komplexe Maschinensysteme möglicherweise eine Einbettungsschicht als Teil ihrer Architektur verwenden, bezieht sich ein „Einbettungsmodell“ speziell auf das System oder den Prozess, das bzw. der sich auf die Erzeugung dieser aussagekräftigen, dichten Vektordarstellungen konzentriert.
Diese nehmen Rohdaten wie Wörter, Sätze, Bilder oder Benutzer-/Elementbezeichner und transformieren sie in einen niederdimensionalen Raum, in dem semantische Verknüpfungen in der Geometrie der Vektoren kodiert werden.
Die Ausgabe - die Einbettungen selbst - kann dann direkt für Aufgaben wie Ähnlichkeitssuche, Visualisierung oder als KE-Eingaben für andere nachgelagerte Maschinenmodelle verwendet werden
Der Prozess des Erstellens dieser Einbettungen umfasst typischerweise das Training eines neuronalen Netzwerks für eine bestimmte, oft selbstüberwachte Aufgabe.
Beispielsweise kann ein Einbettungsmodell für ein Wort trainiert werden, um ein Zielwort basierend auf den umgebenden Kontextwörtern vorherzusagen (oder umgekehrt). Wenn das Modell lernt, diese Aufgabe genau auszuführen, werden die Gewichtungen innerhalb seiner Einbettungsschicht angepasst und werden effektiv zur gelernten Einbettung.
Unsere Lösungen für Machine Learning
Entdecken Sie die innovativen Lösungen von OVHcloud für Ihre Ambitionen im Bereich KI und ML. Entdecken Sie, wie unsere innovativen Dienste Sie dabei unterstützen können, Ihre Projekte in der Cloud aufzubauen, zu deployen und zu skalieren:
