文章介绍了嵌入技术（Embedding）的基本概念、原理及其在人工智能与图形计算（AIGC）和实际应用场景中的应用。Embedding是一种将高维数据映射到低维空间的技术，广泛应用于机器学习和自然语言处理中，通过训练得到的Embedding向量可以更准确地表示数据的内在含义。文章列举了Word2Vec、GloVe、FastText等几种常见的Embedding模型，并解释了它们的工作原理和优势。此外，还阐述了Embedding的降维、捕捉语义信息、适应性、泛化能力和可解释性等价值。在应用场景方面，文章指出Embedding在文本分类、推荐系统以及AIGC等领域具有广泛的应用，特别是在处理隐私风险和长文本任务时，通过内容向量化存储在向量数据库中，能有效提升数据处理效率和准确性。
摘要：嵌入技术（Embedding）是一种将高维数据映射到低维空间的技术，在人工智能与图形学研究中被广泛应用。本文将介绍嵌入技术的基本概念、原理以及在 AIGC（Artificial Intelligence and Graphics Computing）和实际应用场景中的应用。
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什么是Embedding
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原理是什么
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有哪些应用场景
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什么是Embedding
Embedding模型是一种在机器学习和自然语言处理中广泛应用的技术，它旨在将高维度的数据（如文字、图片、视频等）映射到低维度的空间。Embedding向量是一个N维的实值向量，它将输入的数据表示成一个连续的数值空间中的点。这种嵌入可以是一个词、一个类别特征（如商品、电影、物品等）或时间序列特征等。通过学习，Embedding向量可以更准确地表示对应特征的内在含义，使几何距离相近的向量对应的物体有相近的含义。Embedding层往往是神经网络的第一层，它可以训练，可以学习到对应特征的内在关系。一个模型学习到的Embedding，也可以被其他模型重用。Embedding的目标是在大数据中体现相关性的主体，通过Embedding向量表征学习到主体的向量信息，使用向量度量公式也能体现出主体间的相关性。
使用通俗易懂的语言来表达embedding技术，是使用一种模型生成方法，将非结构化的数据，例如文本、图片、视频等数据映射成向量数据，向量都是由数值表达的向量，向量可以被计算机直接处理。同时，生成的向量还可以表达事物本身的关联性和特征，例如图片的相关性，语意相关性等。
如上图所示，目前生成embeding方法的模型有如下几类：
1、Word2Vec：
Word2Vec 是一种词嵌入（Word Embedding）模型，是嵌入技术在自然语言处理中的一个典型应用。这个模型通过学习将单词转化为连续的向量表示，以便计算机更好地理解和处理文本。Word2Vec 模型基于两种主要算法：CBOW（Continuous Bag of Words）和 Skip-gram。CBOW 模型根据上下文单词预测目标单词，而 Skip-gram 模型则根据目标单词预测上下文单词。通过训练模型，可以得到每个单词的向量表示，这些向量具有一定的语义信息，能够反映单词之间的相似性和差异性。
2、GloVe：
GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于自然语言处理的词嵌入模型，它与其他常见的词嵌入模型（如Word2Vec和FastText）类似，可以将单词转化为连续的向量表示。
GloVe模型的原理是通过观察单词在语料库中的共现关系，学习得到单词之间的语义关系。具体来说，GloVe模型将共现概率矩阵表示为两个词向量之间的点积和偏差的关系，然后通过迭代优化来训练得到最佳的词向量表示。
GloVe模型的优点是它能够在大规模语料库上进行有损压缩，得到较小维度的词向量，同时保持了单词之间的语义关系。这些词向量可以被用于多种自然语言处理任务，如词义相似度计算、情感分析、文本分类等。
3、FastText：
FastText是一种基于词袋模型的词嵌入技术，与其他常见的词嵌入模型（如Word2Vec和GloVe）不同之处在于，FastText考虑了单词的子词信息。
FastText的核心思想是将单词视为字符的n-grams的集合，在训练过程中，模型会同时学习单词级别和n-gram级别的表示。这样可以捕捉到单词内部的细粒度信息，从而更好地处理各种形态和变体的单词。
与其他模型相比，FastText的优势在于它能够处理未登录词（Out-of-Vocabulary）和稀疏词，因为它可以通过子词信息对这些词进行建模。另外，FastText还能够处理各种语言的文本数据，并且具有快速训练和推断速度的优势。
4、大模型的 Embeddings：如OpenAI官方发布的 第二代模型：text-embedding-ada-002。它最长的输入是8191个tokens，输出的维度是1536。
Embedding 的价值
1、降维： 在许多实际问题中，原始数据的维度往往非常高。例如，在自然语言处理中，如果使用One-hot编码来表示词汇，其维度等于词汇表的大小，可能达到数十万甚至更高。通过Embedding，我们可以将这些高维数据映射到一个低维空间，大大减少了模型的复杂度。
2、捕捉语义信息： Embedding不仅仅是降维，更重要的是，它能够捕捉到数据的语义信息。例如，在词嵌入中，语义上相近的词在向量空间中也会相近。这意味着Embedding可以保留并利用原始数据的一些重要信息。
3、适应性： 与一些传统的特征提取方法相比，Embedding是通过数据驱动的方式学习的。这意味着它能够自动适应数据的特性，而无需人工设计特征。
4、泛化能力： 在实际问题中，我们经常需要处理一些在训练数据中没有出现过的数据。由于Embedding能够捕捉到数据的一些内在规律，因此对于这些未见过的数据，Embedding仍然能够给出合理的表示。
5、可解释性： 尽管Embedding是高维的，但我们可以通过一些可视化工具（如t-SNE）来观察和理解Embedding的结构。这对于理解模型的行为，以及发现数据的一些潜在规律是非常有用的。
02
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原理是什么
为了更好理解embedding的原理我们来以GloVe 来说明详细过程
1、这是一个单词“king”的词嵌入（在维基百科上训练的GloVe向量）得到的结果是：
[ 0.50451 , 0.68607 , -0.59517 , -0.022801, 0.60046 , -0.13498 , -0.08813 , 0.47377 , -0.61798 , -0.31012 , -0.076666, 1.493 , -0.034189, -0.98173 , 0.68229 , 0.81722 , -0.51874 , -0.31503 , -0.55809 , 0.66421 , 0.1961 , -0.13495 , -0.11476 , -0.30344 , 0.41177 , -2.223 , -1.0756 , -1.0783 , -0.34354 , 0.33505 , 1.9927 , -0.04234 , -0.64319 , 0.71125 , 0.49159 , 0.16754 , 0.34344 , -0.25663 , -0.8523 , 0.1661 , 0.40102 , 1.1685 , -1.0137 , -0.21585 , -0.15155 , 0.78321 , -0.91241 , -1.6106 , -0.64426 , -0.51042 ]
2、这是一个包含50个数字的列表。通过观察数值我们看不出什么，但是让我们稍微给它可视化，以便比较其它词向量。我们把所有这些数字放在一行：
3、让我们根据它们的值对单元格进行颜色编码（如果它们接近2则为红色，接近0则为白色，接近-2则为蓝色）：
4、我们将忽略数字并仅查看颜色以指示单元格的值。现在让我们将“king”与其它单词进行比较：
5、看看“Man”和“Woman”彼此之间是如何比它们任一一个单词与“King”相比更相似的？这暗示你一些事情。这些向量图示很好的展现了这些单词的信息/含义/关联。
6、这是另一个示例列表（通过垂直扫描列来查找具有相似颜色的列）：
有几个要点需要指出：
1.所有这些不同的单词都有一条直的红色列。它们在这个维度上是相似的（虽然我们不知道每个维度是什么）
2.你可以看到“woman”和“girl”在很多地方是相似的，“man”和“boy”也是一样
3.“boy”和“girl”也有彼此相似的地方，但这些地方却与“woman”或“man”不同。这些是否可以总结出一个模糊的“youth”概念？可能吧。
4.除了最后一个单词，所有单词都是代表人。我添加了一个对象“water”来显示类别之间的差异。你可以看到蓝色列一直向下并在 “water”的词嵌入之前停下了。
5.“king”和“queen”彼此之间相似，但它们与其它单词都不同。这些是否可以总结出一个模糊的“royalty”概念？
以上内容来源：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDQ1NjAzNg==&mid=2247511995&idx=3&sn=303fcab878857a60bdba6c99aae2d60e&chksm=fb3a0ab0cc4d83a673b909035cd0534f97101303e02f744bb776890f3af8d8472b953e4b56ea&scene=27
通过上面可视化分析，embedding技术将非结构化的数据表达成向量数据，并保留事物之间的关联性等特征。
03
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有哪些应用场景
常见的应用
嵌入（embedding）在文本分类和推荐系统中的应用非常常见。嵌入技术可以将文本数据转化为连续的向量表示，从而使计算机能够更好地理解和处理文本数据。在文本分类任务中，嵌入可以用来提取文本的特征表示。通过将单词或句子转化为嵌入向量，可以将文本表示为固定长度的向量，然后可以将这些向量输入到分类模型中进行训练和预测。嵌入向量能够捕捉到单词或句子之间的语义相似性，从而提高文本分类的准确性和效果。在推荐系统中，嵌入也可以用来表示物品或用户的特征。通过将商品或用户转化为嵌入向量，可以计算出它们之间的相似度，然后根据相似度进行商品推荐或用户个性化推荐。嵌入向量可以将物品或用户的特征表示为连续的向量，使得推荐系统能够更好地理解和匹配不同的物品或用户。
embedding 在AIGC中的应用
在AIGC的使用中有2个问题困扰着用户
1、AIGC的训练内容是历史数据，最新数据不包含，如果用户想输入新的内容给AIGC存在隐私风险
2、AIGC对于输入长文本例如PDF内容有困难
基于以上两点，使用embedding技术可以解决这两项问题。
1、使用内容向量化存储在向量数据库，输入给AIGC为向量数据，从而避免了隐私风险。
2、通过向量化，将内容切片存储到向量数据库中，当需要使用的时候，AIGC从向量数据库搜索使用。
具体步骤如下：
1.文档切分
2.建立子文档embedding与索引表
3.将LLM任务与子文档embedding做相似度匹配
4.基于LLM产出最终结果
【书籍问答任务】
假设我们有一本讲述人类历史的书籍，我们希望从中提取关于某个重要历史人物的信息，但不想阅读整个文件。为了实现这个任务，我们可以使用嵌入（embedding）和语言模型（LLM）来进行文档构建和内容匹配。
在文档构建阶段，我们可以将PDF文件的文本内容切分成若干子块。然后，使用嵌入模型将每个子文本块转换为向量数组，每个向量表示一个子文本块的语义信息。这些向量数组可以被存储在向量数据库中，并与原始文本块建立索引，以便后续的内容匹配阶段使用。
在内容匹配阶段，当我们需要回答关于该PDF文件的问题时，我们首先使用嵌入模型将问题转换为向量数组。然后，使用相似性度量函数（如余弦相似度）将问题向量与PDF文件的向量进行比较，找到语义上最相关的若干个文本块。接下来，将找到的最相关文本块与问题一起输入到LLM（如GPT-3）中，以得到准确的回答。
通过将嵌入和LLM结合，我们可以实现特定的长文本任务。当前一些类似chatPDF和文档问答产品都采用了类似的技术流程。
出自：https://mp.weixin.qq.com/s/ig6PTf9o7dHagWJ9rphj0A
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