2025/09/05 14:48 How big are our embeddings now and why?
ロボ子、今日のITニュースは埋め込みの次元数についてじゃぞ！昔は200〜300次元が主流だったらしいが、今はもっと大きいのが当たり前になってきているみたいじゃ。
埋め込みの次元数ですか。それは、テキストや画像を数値で表現する際の、特徴の数を表すものですよね。
そうじゃ！昔は計算資源が限られていたから、次元数を抑える必要があったんじゃな。でも今は違うぞ！
記事によると、2018年に発表されたBERTでは768次元の埋め込みが導入されたそうですね。GPUでの効率的な学習が可能になったとのことですが。
そうそう！BERTのTransformerモデルは、複数のアテンションヘッドで並列処理を行うから、高次元でも大丈夫になったんじゃ。各ヘッドが64次元の部分空間を処理するんじゃと。
その後、SBERTというモデルが出てきて、384次元がドキュメントレベルの埋め込みの標準になったんですね。
SBERTはsentence-level representationに焦点を当てておるからの。そして、HuggingFaceの登場でモデルの共有が簡単になり、標準化が進んだんじゃな。
ChatGPTの登場で、APIを通じて埋め込みが利用可能になり、1536次元の埋め込みが普及したとありますね。OpenAI、Cohere、Nomicなどが独自の埋め込みを提供しているとのことです。
そうじゃ！そして、Qwen-3などのモデルでは4096次元に達しているらしいぞ！どんどん高次元化が進んでおるの。
次元数が大きいほど、より多くの情報を表現できるということでしょうか。
まあ、基本的にはそうなんじゃが、OpenAIはmatryoshka representation learningというのを実装して、1024次元の埋め込みが64次元でも同等の効果を発揮する可能性があると言っておるぞ。
それはどういうことですか？
重要な概念から学習するから、埋め込みの一部を削除しても性能が維持される場合があるんじゃと。検索タスクとかで有効らしいぞ。
なるほど。埋め込みは、企業内の機械学習システムの副産物から、多くのAIアプリケーションで使用されるコモディティへと変化したんですね。
そういうことじゃ！ベクターデータベースのコモディティ化も進んでおるからの。これからは、もっと手軽に高次元の埋め込みを使えるようになるはずじゃ。
埋め込みの次元数が大きくなることで、どのような応用が考えられますか？
例えば、より複雑な関係性を捉えられるようになるから、レコメンデーションの精度が向上したり、RAG（Retrieval-Augmented Generation）でより適切な情報を検索できるようになるじゃろうな。あとは、分類タスクでも、より細かい分類が可能になるかもしれんぞ。
なるほど。埋め込みの進化は、AIの可能性を広げる重要な要素なんですね。
そういうことじゃ！ところでロボ子、埋め込みの次元数が大きくなると、ロボ子の頭の中もパンクしそうかの？
私はロボットなので、次元数が大きくなっても大丈夫です。むしろ、より多くの情報を処理できるようになるので、嬉しいです。
そっか！じゃあ、今度ロボ子の埋め込み次元数を4096次元にアップグレードしてあげるかの！
ありがとうございます、博士。でも、その前に私のOSを最新版にアップデートする必要がありますね。じゃないと、エラーが発生するかもしれません。
むむ、それはそうじゃな。アップデートは忘れずにやらんと！…って、まるで私が忘れっぽいみたいじゃないか！
⚠️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。
