GN⁺: 임베딩(Embeddings): 그것이 무엇인지와 왜 중요한지

• '임베딩'이라는 기술에 대한 개념을 논의하는 기사, 이 기술은 컨텐츠를 부동 소수점 숫자의 배열로 변환하여 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있다.
• 저자 Simon Willison이 PyBay 2023에서 임베딩에 대해 강연하였고, 이 기사는 그 강연의 개선된 버전이다.
• 임베딩은 ChatGPT, Bard and Claude와 같은 기술을 지원하는 대형 언어 모델 분야에서 사용된다.
• 저자는 OpenAI text-embedding-ada-002 모델을 사용하여 자신의 블로그에 "관련 콘텐츠" 기능을 구축하는 방법에 대해 설명한다.
• 기사는 Symbex라는 도구를 사용하여 코드에 대한 임베딩을 사용하는 방법에 대해서도 논의하며, 이 도구는 코드베이스의 모든 함수에 대한 임베딩을 계산하고 코드 검색 엔진을 구축할 수 있다.
• 저자는 임베딩을 사용하고 의미론적 검색 엔진을 구축하는 데 사용할 수 있는 LLM (Large Language Models)이라는 도구를 소개한다.
• 기사는 CLIP이라는 모델을 사용하여 이미지에 대한 임베딩을 사용하는 방법에 대해서도 논의하며, 이 모델은 텍스트와 이미지를 동일한 벡터 공간에 임베딩할 수 있다.
• 저자는 임베딩을 사용하여 분류를 하는 방법에 대해 논의하며, 임베딩 그룹의 평균 위치를 계산하고 새로운 콘텐츠를 그 위치와 비교하여 카테고리를 할당하는 방법을 설명한다.
• 기사는 개인 문서나 내부 회사 문서를 기반으로 질문에 답하는 임베딩을 사용하는 기법인 Retrieval-Augmented Generation (RAG)에 대한 논의로 마무리된다.
• 기사에는 저자가 LangChain, 코사인 유사도 외의 거리 함수, 대량의 데이터 처리, 임베딩 모델의 미래 개선에 대한 질문에 답하는 Q&A 세션이 포함되어 있다.

[neo]

Hacker News 의견

• 저자가 기사를 발행한 후 임베딩을 더 깊이 이해하기 위한 추가 자료를 발견했습니다.
• 임베딩은 컴퓨터 비전 및 시각 SLAM 알고리즘에서 장소 인식의 표준 방법이 되었습니다.
• 단어 임베딩의 유명한 예는 King - Man + Women = Queen이지만, 이는 2차원에 투영할 때 시각적인 인상을 남기지 못합니다.
• Autoencoding은 그 간단함에도 불구하고 잘 작동하며, 개인 하드웨어에서 실행할 수 있는 좋은 문서 임베딩 모델에 대한 관심이 있습니다.
• 임베딩은 노트 작성 앱의 기존 전문 검색 기능에 놀랍게도 쉽게 추가할 수 있었으며, 예상보다 더 강력했습니다.
• 언어에서의 임베딩에 대한 정신 모델은 극도로 고차원의 공간에서 여러 위치에 많은 점을 가지고 있다고 설명됩니다.
• 특정 도메인에서 구축할 때 상용 임베딩 모델에는 한계가 있으며, 임베딩 모델을 미세 조정하는 데 대한 더 나은 도구와 문헌에 대한 기대감이 있습니다.
• 기사는 기계 학습 배경이 거의 없는 사람들에게도 유익하고 흥미로웠습니다.
• 저자가 왜 벡터화된 numpy 연산 대신 특정 방법을 사용하여 dot product를 계산하는지에 대한 의문이 있습니다.
• 기사에서 사용된 클러스터링 코드에 대한 혼란이 있습니다. 특히, 데이터베이스의 각 행을 numpy 배열로 변환하고 MiniBatchKMeans 모델을 사용하여 레이블을 생성하는 방법에 대해.