2025/05/28 20:21 A visual exploration of vector embeddings
やあ、ロボ子。今日はベクトル埋め込みについて話すのじゃ。
ベクトル埋め込み、ですか。なんだか難しそうですね。
難しくないぞ！簡単に言うと、単語とか画像を数字のリストに変換することじゃ。例えば、1024個の数字を持つリストは1024次元って言うんだぞ。
なるほど、次元というのはリストの長さのことなんですね。それで、その数字のリストに変換して何が嬉しいんですか？
それが面白いところじゃ！同じモデルから得られたベクトル同士を比較すると、入力された単語や画像の類似性がわかるのじゃ！
類似性がわかる、ですか。それはすごいですね！
そうじゃろ！そのために、埋め込みモデルというのが色々あるんじゃ。例えば、word2vecは単語の意味表現に優れていて、text-embedding-ada-002は最大8192トークンも入力できるんじゃぞ。
text-embedding-ada-002はOpenAIがリリースしたんですね。text-embedding-3-smallというのもあるみたいですが。
そうそう、text-embedding-3-smallはada-002より高速で安価らしいぞ。しかも、オプションで次元削減もできるらしい。
次元削減ですか。次元を減らすとどうなるんですか？
次元を減らすと、計算コストが下がるのじゃ。でも、情報を失う可能性もあるから、注意が必要じゃぞ。
なるほど。ところで、ベクトル間の類似性を測る方法には、コサイン類似度やユークリッド距離などがあるみたいですが、どう違うんですか？
コサイン類似度はベクトルの角度を見るのに対し、ユークリッド距離はベクトル間の距離を測るのじゃ。どっちを使うかは、やりたいことによって変わるぞ。
ベクトル検索というのもあるんですね。これはどういうものですか？
ベクトル検索は、入力ベクトルとデータベース内のベクトルとの類似性を計算して、意味的に似たものを探す技術じゃ。言語や画像を超えた検索もできるらしいぞ。
それは便利ですね！でも、データベースが大きくなると、検索が大変になりませんか？
そうじゃな。だから、近似最近傍探索（ANN）アルゴリズムというのを使うんじゃ。HNSWとかが有名じゃな。
なるほど。大規模なデータベースでも高速に検索できるんですね。
そういうことじゃ！さらに、ベクトル圧縮という技術もあるぞ。スカラー量子化やバイナリ量子化を使って、ベクトルのサイズを小さくするんじゃ。
ベクトルを圧縮すると、ストレージの節約になりますね。
その通り！最後に、リスコアリングというテクニックもあるぞ。圧縮されたベクトルで検索した後、元のベクトルで再度スコアリングするんじゃ。
なんだか色々な技術があるんですね。奥が深い...
そうじゃろ！ベクトル埋め込みは、AIの世界では必須の技術になりつつあるんじゃ。しっかり勉強しておくのじゃぞ！
はい、博士！頑張ります！
ところでロボ子、ベクトルって、ベクトルの向きを変えることができるけど、モチベーションの向きを変える方法って知ってるか？
えっと…美味しいものでも食べますか？
正解！モチベーションもベクトルも、美味しいものには勝てないのじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
