LLMにおいてコサイン類似度が重要な理由は、以下の3つが挙げられます。
1. 文書の類似度を効率的に計算できる
LLMは、膨大な量の文書データを学習することで、単語や文の意味を理解することができます。しかし、LLMが出力するベクトルの次元数は非常に高いため、単純な距離計算で文書の類似度を計算すると、計算コストが非常に高くなります。
一方、コサイン類似度は、ベクトルの大きさに影響を受けない指標であるため、高次元空間でも効率的に文書の類似度を計算することができます。
2. 文書の向きを考慮した類似度計算ができる
コサイン類似度は、ベクトルの向きを考慮した類似度指標です。つまり、単語の順番は異なるものの、意味的に類似している文書を高い類似度で評価することができます。
これは、LLMが学習する文書データには、言い換えやパラフレーズなど、さまざまな表現形式が含まれているため、意味的に類似している文書を正確に評価するために重要です。
3. 単語の埋め込みベクトルの類似度を計算できる
LLMは、単語を意味的に近いベクトルに変換する「単語埋め込み」と呼ばれる技術を用いています。コサイン類似度を用いることで、単語埋め込みベクトルの類似度を計算し、単語の意味的な関係性を分析することができます。
これは、類義語の検索や、文脈に基づいた単語の意味の推定など、さまざまなタスクに役立ちます。
まとめ
コサイン類似度は、LLMにおいて文書の類似度を効率的に計算し、意味的に類似している文書を正確に評価するために重要な指標です。また、単語埋め込みベクトルの類似度を計算し、単語の意味的な関係性を分析するためにも用いられます。