Embedding

LLMにおける埋め込み（Embedding）

LLMにおける埋め込みとは、単語やフレーズを、意味的に近い単語が近いベクトルになるように、高次元空間に配置する技術です。これは、単語の意味を数値的に表現する方法であり、LLMがテキストを理解し、処理する上で重要な役割を果たします。

埋め込みの利点

埋め込みには、以下のような利点があります。

• 単語の意味を表現できる: 単語をベクトルに変換することで、単語の意味を数値的に表現できます。これは、単語の意味の類似性や関係性を計算する上で役立ちます。
• データの次元削減: 単語をベクトルに変換することで、データの次元を削減できます。これは、計算コストの削減や、モデルの学習速度の向上につながります。
• 稀少性の問題の解決: 埋め込みを使用することで、稀少性の問題を解決できます。これは、出現頻度の低い単語でも、意味的に近い単語のベクトルを参照することで、意味を推測できるようになるためです。

LLMにおける埋め込みの種類

LLMにおける埋め込みには、主に以下のような種類があります。

• Word2Vec: 単語の共起関係に基づいて、単語の埋め込みベクトルを生成するモデルです。
• GloVe: 単語の共起関係と文脈情報に基づいて、単語の埋め込みベクトルを生成するモデルです。
• BERT: Transformer アーキテクチャに基づいて、単語の埋め込みベクトルを生成するモデルです。

LLMにおける埋め込みの用途

LLMにおける埋め込みは、以下のような用途で使用されます。

• 機械翻訳: 単語の意味をベクトルで表現することで、翻訳精度を向上させることができます。
• テキスト分類: テキストの埋め込みベクトルに基づいて、テキストを分類することができます。
• 質問応答: テキストの埋め込みベクトルに基づいて、質問に回答することができます。
• 要約: テキストの埋め込みベクトルに基づいて、テキストの要約を生成することができます。

まとめ

LLMにおける埋め込みは、単語の意味を数値的に表現する技術であり、LLMがテキストを理解し、処理する上で重要な役割を果たします。埋め込みには、Word2Vec、GloVe、BERTなどの種類があり、機械翻訳、テキスト分類、質問応答、要約などの用途で使用されます。

LLMにおける埋め込みの次元数

LLMにおける埋め込みの次元数は、モデルや用途によって異なりますが、一般的には数百次元から数千次元です。

例えば、Word2VecやGloVeなどのモデルでは、300次元、500次元、1000次元などの埋め込みベクトルが使用されます。BERTなどのTransformerベースのモデルでは、768次元、1024次元、2048次元などの埋め込みベクトルが使用されます。

次元数が大きければ大きいほど、より詳細な意味表現が可能になりますが、計算コストも高くなります。そのため、モデルの性能と計算コストのバランスを考慮して、適切な次元数を選択する必要があります。

以下は、LLMにおける埋め込みの次元数の例です。

• Word2Vec: 300次元
• GloVe: 300次元、500次元、1000次元
• BERT: 768次元、1024次元、2048次元
• LaMDA: 137B パラメータ、1370億次元

参考資料

• RAG における埋め込みモデルの比較｜alexweberk – note: https://note.com/alexweberk/n/ncccfdab3f4bb