Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη
Ο ρόλος των διανυσματικών βάσεων δεδομένων στις σύγχρονες εφαρμογές γενετικής τεχνητής νοημοσύνης
Για να λειτουργούν αποτελεσματικά οι εφαρμογές Generative AI μεγάλης κλίμακας, χρειάζεται καλό σύστημα για να χειρίζεται πολλά δεδομένα. Ένα τέτοιο σημαντικό σύστημα είναι η διανυσματική βάση δεδομένων. Αυτό που ξεχωρίζει αυτή τη βάση δεδομένων είναι η ικανότητά της να ασχολείται με πολλούς τύπους δεδομένων όπως κείμενο, ήχος, εικόνες και βίντεο σε μορφή αριθμού/διανύσματος.
Τι είναι οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων;
Η διανυσματική βάση δεδομένων είναι ένα εξειδικευμένο σύστημα αποθήκευσης που έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται αποτελεσματικά διανύσματα υψηλών διαστάσεων. Αυτά τα διανύσματα, τα οποία μπορούν να θεωρηθούν ως σημεία σε έναν πολυδιάστατο χώρο, συχνά αντιπροσωπεύουν ενσωματώσεις ή συμπιεσμένες αναπαραστάσεις πιο περίπλοκων δεδομένων όπως εικόνες, κείμενο ή ήχος.
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων επιτρέπουν γρήγορες αναζητήσεις ομοιότητας μεταξύ αυτών των διανυσμάτων, επιτρέποντας τη γρήγορη ανάκτηση των πιο όμοιων στοιχείων από ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων.
Παραδοσιακές βάσεις δεδομένων έναντι διανυσματικών βάσεων δεδομένων
Vector βάσεις δεδομένων:
- Χειρίζεται δεδομένα υψηλών διαστάσεων: Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων έχουν σχεδιαστεί για τη διαχείριση και αποθήκευση δεδομένων σε χώρους υψηλών διαστάσεων. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εφαρμογές όπως η μηχανική εκμάθηση, όπου τα σημεία δεδομένων (όπως εικόνες ή κείμενο) μπορούν να αναπαρασταθούν ως διανύσματα σε πολυδιάστατους χώρους.
- Βελτιστοποιημένο για αναζήτηση ομοιότητας: Ένα ξεχωριστό χαρακτηριστικό των διανυσματικών βάσεων δεδομένων είναι η ικανότητά τους να πραγματοποιούν αναζητήσεις ομοιότητας. Αντί να αναζητούν δεδομένα με βάση ακριβείς αντιστοιχίσεις, αυτές οι βάσεις δεδομένων επιτρέπουν στους χρήστες να ανακτούν δεδομένα που είναι "παρόμοια" με ένα δεδομένο ερώτημα, καθιστώντας τα ανεκτίμητα για εργασίες όπως η ανάκτηση εικόνων ή κειμένου.
- Επεκτάσιμο για μεγάλα σύνολα δεδομένων: Καθώς οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής εκμάθησης συνεχίζουν να αυξάνονται, αυξάνεται και ο όγκος των δεδομένων που επεξεργάζονται. Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων είναι κατασκευασμένες για κλίμακα, διασφαλίζοντας ότι μπορούν να χειριστούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων χωρίς συμβιβασμούς στην απόδοση.
Παραδοσιακές βάσεις δεδομένων:
- Δομημένη αποθήκευση δεδομένων: Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων, όπως και οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων, έχουν σχεδιαστεί για την αποθήκευση δομημένων δεδομένων. Αυτό σημαίνει ότι τα δεδομένα οργανώνονται σε προκαθορισμένους πίνακες, σειρές και στήλες, διασφαλίζοντας την ακεραιότητα και τη συνέπεια των δεδομένων.
- Βελτιστοποιημένο για Λειτουργίες CRUD: Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων είναι κυρίως βελτιστοποιημένες για λειτουργίες CRUD. Αυτό σημαίνει ότι έχουν σχεδιαστεί για αποτελεσματική δημιουργία, ανάγνωση, ενημέρωση και διαγραφή καταχωρίσεων δεδομένων, καθιστώντας τες κατάλληλες για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, από υπηρεσίες web έως εταιρικό λογισμικό.
- Διορθώθηκε το σχήμα: Ένα από τα καθοριστικά χαρακτηριστικά πολλών παραδοσιακών βάσεων δεδομένων είναι το σταθερό σχήμα τους. Μόλις καθοριστεί η δομή της βάσης δεδομένων, η πραγματοποίηση αλλαγών μπορεί να είναι πολύπλοκη και χρονοβόρα. Αυτή η ακαμψία διασφαλίζει τη συνέπεια των δεδομένων, αλλά μπορεί να είναι λιγότερο ευέλικτη από τη φύση χωρίς σχήμα ή δυναμικό σχήμα ορισμένων σύγχρονων βάσεων δεδομένων.
Οι παραδοσιακές βάσεις δεδομένων συχνά παλεύουν με την πολυπλοκότητα των ενσωματώσεων, μια πρόκληση που αντιμετωπίζεται εύκολα από διανυσματικές βάσεις δεδομένων.
Διανυσματικές αναπαραστάσεις
Κεντρική θέση στη λειτουργία των διανυσματικών βάσεων δεδομένων είναι η θεμελιώδης έννοια της αναπαράστασης διαφορετικών μορφών δεδομένων χρησιμοποιώντας αριθμητικά διανύσματα. Ας πάρουμε μια εικόνα ως παράδειγμα. Όταν βλέπετε μια εικόνα μιας γάτας, ενώ μπορεί να είναι απλώς μια αξιολάτρευτη εικόνα γάτας για εμάς, για μια μηχανή μπορεί να μετατραπεί σε ένα μοναδικό διάνυσμα 512 διαστάσεων όπως:
[0.23, 0.54, 0.32, …, 0.12, 0.45, 0.90]
Με διανυσματικές βάσεις δεδομένων, η εφαρμογή Generative AI μπορεί να κάνει περισσότερα πράγματα. Μπορεί να βρει πληροφορίες με βάση το νόημα και να θυμάται πράγματα για μεγάλο χρονικό διάστημα. Είναι ενδιαφέρον ότι αυτή η μέθοδος δεν περιορίζεται μόνο σε εικόνες. Τα κειμενικά δεδομένα γεμάτα με συμφραζόμενες και σημασιολογικές έννοιες, μπορούν επίσης να τεθούν σε διανυσματικές μορφές.
Generative AI και The Need for Vector βάσεις δεδομένων
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη συχνά περιλαμβάνει ενσωματώσεις. Πάρτε, για παράδειγμα, τις ενσωματώσεις λέξεων στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Λέξεις ή προτάσεις μετατρέπονται σε διανύσματα που συλλαμβάνουν σημασιολογικό νόημα. Κατά τη δημιουργία κειμένου που μοιάζει με άνθρωπο, τα μοντέλα πρέπει να συγκρίνουν και να ανακτούν γρήγορα σχετικές ενσωματώσεις, διασφαλίζοντας ότι το κείμενο που δημιουργείται διατηρεί σημασίες με βάση τα συμφραζόμενα.
Ομοίως, στη δημιουργία εικόνας ή ήχου, οι ενσωματώσεις διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στην κωδικοποίηση μοτίβων και χαρακτηριστικών. Για τη βέλτιστη λειτουργία αυτών των μοντέλων, απαιτούν μια βάση δεδομένων που επιτρέπει τη στιγμιαία ανάκτηση παρόμοιων διανυσμάτων, καθιστώντας τις διανυσματικές βάσεις δεδομένων βασικό συστατικό του παζλ της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης.
Η δημιουργία ενσωματώσεων για φυσική γλώσσα συνήθως περιλαμβάνει τη χρήση προεκπαιδευμένων μοντέλων όπως:
- GPT-3 και GPT-4: Το GPT-3 του OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) υπήρξε ένα μνημειώδες μοντέλο στην κοινότητα NLP με 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους. Μετά από αυτό, το GPT-4, με ακόμη μεγαλύτερο αριθμό παραμέτρων, συνεχίζει να πιέζει τα όρια δημιουργώντας ενσωματώσεις υψηλής ποιότητας. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων, επιτρέποντάς τους να δημιουργούν ενσωματώσεις που καταγράφουν ένα ευρύ φάσμα γλωσσικών αποχρώσεων.
- Ο BERT και οι παραλλαγές του: ΜΠΕΡΤ (Αμφίδρομες Αναπαραστάσεις Κωδικοποιητή από το Transformers) από την Google, είναι ένα άλλο σημαντικό μοντέλο που έχει δει διάφορες ενημερώσεις και επαναλήψεις όπως το RoBERTa και το DistillBERT. Η αμφίδρομη εκπαίδευση του BERT, η οποία διαβάζει κείμενο και προς τις δύο κατευθύνσεις, είναι ιδιαίτερα ικανή στην κατανόηση του πλαισίου που περιβάλλει μια λέξη.
- ELECTRA: Ένα πιο πρόσφατο μοντέλο που είναι αποτελεσματικό και αποδίδει στο ίδιο επίπεδο με πολύ μεγαλύτερα μοντέλα όπως το GPT-3 και το BERT, ενώ απαιτεί λιγότερους υπολογιστικούς πόρους. ELECTRA κάνει διάκριση μεταξύ πραγματικών και πλαστών δεδομένων κατά την προ-προπόνηση, κάτι που βοηθά στη δημιουργία πιο εκλεπτυσμένων ενσωματώσεων.
Κατανόηση της παραπάνω διαδικασίας:
Αρχικά, χρησιμοποιείται ένα μοντέλο ενσωμάτωσης για να μετατρέψει το επιθυμητό περιεχόμενο σε διανυσματικές ενσωματώσεις. Μόλις δημιουργηθούν, αυτές οι ενσωματώσεις αποθηκεύονται στη συνέχεια σε μια διανυσματική βάση δεδομένων. Για εύκολη ιχνηλασιμότητα και συνάφεια, αυτές οι αποθηκευμένες ενσωματώσεις διατηρούν έναν σύνδεσμο ή μια αναφορά στο αρχικό περιεχόμενο από το οποίο προήλθαν.
Αργότερα, όταν ένας χρήστης ή σύστημα θέτει μια ερώτηση στην εφαρμογή, το ίδιο μοντέλο ενσωμάτωσης μεταβαίνει σε δράση. Μετατρέπει αυτό το ερώτημα σε αντίστοιχες ενσωματώσεις. Αυτές οι νεοσχηματισμένες ενσωματώσεις στη συνέχεια πραγματοποιούν αναζήτηση στη διανυσματική βάση δεδομένων, αναζητώντας παρόμοιες διανυσματικές αναπαραστάσεις. Οι ενσωματώσεις που προσδιορίζονται ως αντιστοιχίσεις έχουν άμεση σχέση με το αρχικό τους περιεχόμενο, διασφαλίζοντας ότι το ερώτημα του χρήστη ικανοποιείται με σχετικά και ακριβή αποτελέσματα.
Αυξανόμενη χρηματοδότηση για νεοεισερχόμενους σε διανυσματικές βάσεις δεδομένων
Με την αυξανόμενη δημοτικότητα του AI, πολλές εταιρείες επενδύουν περισσότερα χρήματα σε διανυσματικές βάσεις δεδομένων για να κάνουν τους αλγόριθμούς τους καλύτερους και ταχύτερους. Αυτό μπορεί να φανεί με τις πρόσφατες επενδύσεις σε startups διανυσματικών βάσεων δεδομένων όπως κουκουνάρι, Chroma db, να Εμείς.
Οι μεγάλες συνεργασίες όπως η Microsoft έχουν επίσης τα δικά τους εργαλεία. Για παράδειγμα, Azure Cognitive Search επιτρέπει στις επιχειρήσεις να δημιουργούν εργαλεία AI χρησιμοποιώντας διανυσματικές βάσεις δεδομένων.
Η Oracle ανακοίνωσε επίσης πρόσφατα νέα χαρακτηριστικά της Βάση δεδομένων 23γ, παρουσιάζοντας μια ολοκληρωμένη διανυσματική βάση δεδομένων. Με το όνομα «AI Vector Search», θα έχει έναν νέο τύπο δεδομένων, ευρετήρια και εργαλεία αναζήτησης για αποθήκευση και αναζήτηση δεδομένων όπως έγγραφα και εικόνες χρησιμοποιώντας διανύσματα. Υποστηρίζει Ανάκτηση επαυξημένης γενιάς (RAG), το οποίο συνδυάζει μεγάλα γλωσσικά μοντέλα με επιχειρηματικά δεδομένα για καλύτερες απαντήσεις σε ερωτήσεις γλώσσας χωρίς κοινή χρήση προσωπικών δεδομένων.
Πρωτεύουσες θεωρήσεις των διανυσματικών βάσεων δεδομένων
Μετρήσεις απόστασης
Η αποτελεσματικότητα μιας αναζήτησης ομοιότητας εξαρτάται από την επιλεγμένη μέτρηση απόστασης. Οι κοινές μετρήσεις περιλαμβάνουν Ευκλείδεια απόσταση και ομοιότητα συνημίτονο, το καθένα τροφοδοτεί διαφορετικούς τύπους διανυσματικών διανομών.
Ευρετηρίαση
Δεδομένης της μεγάλης διάστασης των διανυσμάτων, οι παραδοσιακές μέθοδοι ευρετηρίασης δεν το κόβουν. Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων χρησιμοποιούν τεχνικές όπως Ιεραρχικός πλωτός μικρός κόσμος (HNSW) γραφήματα ή Ενοχλήστε τα δέντρα, επιτρέποντας την αποτελεσματική κατάτμηση του διανυσματικού χώρου και τις γρήγορες αναζητήσεις του πλησιέστερου γείτονα.
ενοχλώ δέντρο (Πηγή)
Το Annoy είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιεί κάτι που ονομάζεται δυαδικά δέντρα αναζήτησης. Διαχωρίζει το χώρο δεδομένων μας πολλές φορές και κοιτάζει μόνο ένα μέρος του για να βρει κοντινούς γείτονες.
Ιεραρχικά γραφήματα πλοηγήσιμου μικρού κόσμου (HNSW) (Πηγή)
Τα γραφήματα HNSW, από την άλλη πλευρά, είναι σαν δίκτυα. Συνδέουν σημεία δεδομένων με έναν ειδικό τρόπο για να κάνουν την αναζήτηση ταχύτερη. Αυτά τα γραφήματα βοηθούν στη γρήγορη εύρεση κοντινών σημείων στα δεδομένα.
Απεριόριστες δυνατότητες
Καθώς αυξάνονται τα σύνολα δεδομένων, αυξάνεται και η πρόκληση της διατήρησης γρήγορων χρόνων ανάκτησης. Τα κατανεμημένα συστήματα, η επιτάχυνση GPU και η βελτιστοποιημένη διαχείριση μνήμης είναι μερικοί τρόποι με τους οποίους οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων αντιμετωπίζουν την επεκτασιμότητα.
Ρόλος των διανυσματικών βάσεων δεδομένων: Συνέπειες και ευκαιρίες
1. Δεδομένα εκπαίδευσης για αιχμή Δημιουργικά μοντέλα AI: Τα παραγωγικά μοντέλα AI, όπως το DALL-E και το GPT-3, εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα συχνά περιλαμβάνουν διανύσματα που εξάγονται από μυριάδες πηγές, συμπεριλαμβανομένων εικόνων, κειμένων, κώδικα και άλλων τομέων. Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων επιμελούνται και διαχειρίζονται σχολαστικά αυτά τα σύνολα δεδομένων, επιτρέποντας στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να αφομοιώσουν και να αναλύσουν τη γνώση του κόσμου εντοπίζοντας μοτίβα και σχέσεις μέσα σε αυτά τα διανύσματα.
2. Προώθηση της μάθησης με λίγες λήψεις: Το Few-shot learning είναι μια τεχνική εκπαίδευσης AI όπου τα μοντέλα εκπαιδεύονται με περιορισμένα δεδομένα. Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων ενισχύουν αυτήν την προσέγγιση διατηρώντας έναν ισχυρό διανυσματικό δείκτη. Όταν ένα μοντέλο εκτίθεται μόνο σε μια χούφτα διανυσμάτων - ας πούμε, μερικές εικόνες πουλιών - μπορεί να προεκβάλει γρήγορα την ευρύτερη έννοια των πουλιών αναγνωρίζοντας ομοιότητες και σχέσεις μεταξύ αυτών των διανυσμάτων.
3. Βελτίωση Συστημάτων Προτάσεων: Τα συστήματα συστάσεων χρησιμοποιούν διανυσματικές βάσεις δεδομένων για να προτείνουν περιεχόμενο στενά ευθυγραμμισμένο με τις προτιμήσεις ενός χρήστη. Με την ανάλυση της συμπεριφοράς, του προφίλ και των ερωτημάτων ενός χρήστη, εξάγονται διανύσματα ενδεικτικά των ενδιαφερόντων του. Στη συνέχεια, το σύστημα σαρώνει τη διανυσματική βάση δεδομένων για να βρει διανύσματα περιεχομένου που μοιάζουν πολύ με αυτά τα διανύσματα ενδιαφέροντος, διασφαλίζοντας ακριβείς συστάσεις.
4. Σημασιολογικό Ανάκτηση πληροφορίας: Οι παραδοσιακές μέθοδοι αναζήτησης βασίζονται σε ακριβείς αντιστοιχίσεις λέξεων-κλειδιών. Ωστόσο, οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων δίνουν τη δυνατότητα στα συστήματα να κατανοούν και να ανακτούν περιεχόμενο με βάση τη σημασιολογική ομοιότητα. Αυτό σημαίνει ότι οι αναζητήσεις γίνονται πιο διαισθητικές, εστιάζοντας στην υποκείμενη σημασία του ερωτήματος και όχι απλώς στο να ταιριάζουν λέξεις. Για παράδειγμα, όταν οι χρήστες εισάγουν ένα ερώτημα, το αντίστοιχο διάνυσμα συγκρίνεται με τα διανύσματα της βάσης δεδομένων για να βρεθεί περιεχόμενο που αντηχεί με την πρόθεση του ερωτήματος και όχι μόνο με τη διατύπωσή του.
5. Πολυτροπική αναζήτηση: Πολυτροπική αναζήτηση είναι μια αναδυόμενη τεχνική που ενσωματώνει δεδομένα από πολλαπλές πηγές, όπως κείμενο, εικόνες, ήχο και βίντεο. Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων χρησιμεύουν ως η ραχοκοκαλιά αυτής της προσέγγισης, επιτρέποντας τη συνδυασμένη ανάλυση διανυσμάτων από διάφορες μεθόδους. Αυτό οδηγεί σε μια ολιστική εμπειρία αναζήτησης, όπου οι χρήστες μπορούν να ανακτήσουν πληροφορίες από διάφορες πηγές με βάση ένα μόνο ερώτημα, οδηγώντας σε πλουσιότερες πληροφορίες και πιο ολοκληρωμένα αποτελέσματα.
Συμπέρασμα
Ο κόσμος της τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει γρήγορα. Αγγίζει πολλούς κλάδους, φέρνει καλά πράγματα και νέα προβλήματα. Οι ραγδαίες εξελίξεις στο Generative AI υπογραμμίζουν τον ζωτικό ρόλο των διανυσματικών βάσεων δεδομένων στη διαχείριση και ανάλυση πολυδιάστατων δεδομένων.
Αυτά τα εξειδικευμένα συστήματα αποθήκευσης, ικανά να χειρίζονται διανύσματα υψηλών διαστάσεων από ποικίλες μορφές δεδομένων, όπως εικόνες, κείμενο ή ήχος, αποτελούν τη βάση για την αποτελεσματική λειτουργία των σύγχρονων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, ιδιαίτερα στη σφαίρα των αναζητήσεων ομοιότητας.
