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MachineLearning:Embedding

임베딩은 머신 러닝 모델과 시맨틱 검색 알고리즘에서 사용하도록 설계된 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 값 또는 개체의 표현입니다. 임베딩은 이러한 개체를 각 개체가 가지고 있거나 가지고 있지 않은 요소 또는 특성, 개체가 속한 범주에 따라 수학적 형태로 변환합니다.

기본적으로 임베딩을 사용하면 머신 러닝 모델이 유사한 개체를 찾을 수 있습니다. 사진이나 문서가 주어지면 임베딩을 사용하는 머신 러닝 모델이 유사한 사진이나 문서를 찾을 수 있습니다. 임베딩은 컴퓨터가 단어와 다른 개체 간의 관계를 이해할 수 있게 해주므로 임베딩은 인공 지능(AI)의 기초가 됩니다.

About

임베딩이란 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 시스템이 인간처럼 복잡한 지식 영역을 이해하는 데 사용하는 실제 객체를 수치로 표현한 것입니다. 예를 들어 컴퓨팅 알고리즘은 2와 3의 차이가 1이라는 것을 이해하는데, 이는 2와 3 사이의 관계가 2와 100에 비해 더 밀접하다는 것을 나타냅니다. 하지만 실제 데이터에는 더 복잡한 관계가 포함됩니다. 예를 들어 새 둥지와 사자굴은 비슷한 쌍이지만 낮과 밤은 서로 반대되는 개념입니다. 임베딩은 실제 데이터 간의 고유한 속성과 관계를 캡처하는 복잡한 수학적 표현으로 실제 객체를 변환합니다. AI 시스템이 훈련 중에 임베딩을 자체 생성하고 필요에 따라 이를 사용하여 새로운 작업을 완료함으로써 전체 프로세스가 자동화됩니다.

임베딩이 중요한 이유는 무엇인가요?

임베딩을 사용하면 딥 러닝 모델이 실제 데이터 도메인을 더 효과적으로 이해할 수 있습니다. 의미론적 관계 및 구문 관계를 유지하면서 실제 데이터가 표현되는 방식을 단순화합니다. 따라서 기계 학습 알고리즘이 복잡한 데이터 유형을 추출 및 처리하고 혁신적인 AI 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

임베딩 기술은 저평가 되었음

Intro

  • 머신러닝(ML)은 기술 문서 작성에서 최신 기술을 발전시킬 잠재력이 있음
  • Claude, Gemini, LLaMa, GPT 등과 같은 텍스트 생성 모델이 아닌 임베딩이 기술 문서 작성에 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 ML 기술
  • 임베딩은 정확히 새로운 것은 아니지만 최근 몇 년 동안 훨씬 더 널리 접근할 수 있게 되었음
  • 임베딩은 기술 작가에게 이전에는 불가능한 규모로 텍스트 간의 연결을 발견할 수 있는 능력을 제공함

GN⁺의 의견

  • 임베딩 기술은 기술 문서 작성 분야에서 콘텐츠 간 연관성을 파악하고 문서 간 연결을 발견하는데 큰 도움이 될 것으로 보임. 특히 방대한 양의 문서를 다뤄야 하는 대규모 문서 프로젝트에서 더욱 유용할 것임
  • 다만 임베딩 모델은 여전히 에너지 소비가 큰 편이고, 윤리적인 우려도 있으므로 도입 시 신중한 검토가 필요해 보임. 충분한 컴퓨팅 자원 확보와 함께 임베딩 생성의 환경적 영향을 최소화하기 위한 노력이 뒷받침되어야 할 것
  • 문서 사이트에서 임베딩을 API로 제공하는 것은 개발자 커뮤니티의 창의적인 활용을 촉진할 수 있는 좋은 방안이 될 수 있음. 하지만 데이터 보안 및 개인정보 이슈에 대한 대책 마련이 선행되어야 함
  • 기술 문서 분야의 스타트업이나 이니셔티브에서 임베딩 기술을 적극 도입해 볼 만함. 기존 문서 관리 솔루션과의 차별화된 기능을 제공하고 검색, 추천 등에서 보다 인간 친화적인 경험을 제공할 수 있을 것
  • 임베딩을 문서 요약, 번역, 토픽 분류 등에 활용하는 연구도 기대해 볼 만함. 최신 자연어 처리 기술과 임베딩을 결합하면 기술 문서 작성과 관리에 혁신을 가져올 수 있을 것

Hacker News 의견

  • Embeddings are underrated | Hacker News
  • 현대 AI에서 임베딩이 인간에게 더 많은 힘을 주는 유일한 요소로 흥미로움. 이는 스티브 잡스가 말한 "우리의 마음을 위한 자전거"와 같으며, 지능 증폭을 의미함. 컴퓨터 사용성에서 가장 큰 발전은 빠르고 보편적인 로컬 검색의 도입이었음. Firefox의 "페이지에서 찾기" 기능을 자주 사용하며, 검색과 grep을 매일 사용함. 임베딩은 실제로 유용한 퍼지 검색을 제공하여 검색의 가장 큰 약점을 해결할 가능성이 있음
  • 문서 사이트 소유자로서, REST API 또는 잘 알려진 URI를 통해 임베딩을 자유롭게 제공하는 것을 고려해야 할지 궁금함. 어떤 임베딩 모델을 사용했는지 명확히 해야 하며, 기술 문서에 적합한 임베딩 모델이 있는지에 대한 질문이 있음
  • 환경에 대한 우려가 있지만, AI 사용을 줄이는 것이 기후 문제를 해결할 수 있다는 대중의 의견은 잘못된 것이라고 생각함. 예를 들어, Google Maps를 금지하면 잘못된 경로를 선택하게 되어 더 많은 연료를 소비하게 됨. 임베딩을 사용한 문서 생성도 마찬가지로, 컴퓨팅 자원을 사용하는 것이 더 효율적임
  • 임베딩을 사용하여 웹 앱에서 활용하는 방법에 대한 재미있는 경험을 공유함. 문서화를 통해 프로덕션에서 임베딩을 사용하는 방법을 설명함
  • 임베딩이 입력 문자열의 모든 것을 나타내어 목표가 없는 것처럼 보임. 특정 응용 프로그램을 위한 임베딩의 차원 축소 방법에 대한 질문이 있음. 예를 들어, 기술 지원 대화를 찾는 시스템을 구축할 때 대화의 내용만을 나타내는 임베딩을 도출하는 방법에 대한 궁금증이 있음
  • 벡터 임베딩은 문서의 고유한 요약으로, 해시 코드와 유사함. 임베딩 생성에 대한 보편적인 표준이 있으면 좋겠지만, AI 모델마다 다르기 때문에 해시 코드와 같은 "영구성"을 가질 수 없음. 코사인 유사성 같은 알고리즘을 데이터베이스와 정보 처리 앱에서 활용할 수 있는 방법이 많을 것 같음
  • 임베딩이 과소평가되고 있다고 생각함. 정보 검색/발견 분야가 여전히 키워드 기반 발견을 사용하고 있으며, 현대 도구인 의미 기반 발견을 수용하지 않고 있음. 문장을 벡터 임베딩으로 변환하고 k-means 클러스터링을 적용하여 ChatGPT로 요약하는 방법을 사용하여 시간을 절약함
  • 기술 작가들이 임베딩의 유용성을 과소평가하고 있다고 제안함. 머신러닝 실무자들은 임베딩을 과소평가하지 않음
  • OpenAI 임베딩 모델이 8191/8192 토큰을 지원하는지에 대한 질문이 있음. 토큰 크기로 승자를 선언하는 것은 오해의 소지가 있으며, 교차 언어 지원과 정밀도 같은 더 중요한 요소가 있음
  • 임베딩이 과대평가되었다고 생각하며, 이는 많은 사람들이 기대했던 만능 해결책이 아님. BM25 같은 간단한 방법을 완전히 대체하지 않으며, 제한된 의미 이해만을 제공함. 높은 기대가 임베딩이 정확히 원하는 것을 검색할 것이라는 믿음을 주지만, 결과를 면밀히 검토하지 않으면 불일치를 알아차리기 어려움

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