Intelligenza generale artificiale
Il ruolo dei database vettoriali nelle moderne applicazioni di intelligenza artificiale generativa
Affinché le applicazioni di intelligenza artificiale generativa su larga scala funzionino in modo efficace, è necessario un buon sistema per gestire una grande quantità di dati. Uno di questi sistemi importanti è il database vettoriale. Ciò che distingue questo database è la sua capacità di gestire molti tipi di dati come testo, suoni, immagini e video in formato numerico/vettoriale.
Cosa sono i database vettoriali?
Il database vettoriale è un sistema di archiviazione specializzato progettato per gestire in modo efficiente vettori ad alta dimensione. Questi vettori, che possono essere pensati come punti in uno spazio multidimensionale, spesso rappresentano incorporamenti o rappresentazioni compresse di dati più complessi come immagini, testo o suoni.
I database vettoriali consentono ricerche rapide di somiglianza tra questi vettori, consentendo il rapido recupero degli elementi più simili da un vasto set di dati.
Database tradizionali e database vettoriali
Database vettoriali:
- Gestisce dati ad alta dimensione: I database vettoriali sono progettati per gestire e archiviare dati in spazi ad alta dimensionalità. Ciò è particolarmente utile per applicazioni come l'apprendimento automatico, in cui i punti dati (come immagini o testo) possono essere rappresentati come vettori in spazi multidimensionali.
- Ottimizzato per la ricerca di somiglianza: Una caratteristica distintiva dei database vettoriali è la loro capacità di eseguire ricerche di somiglianza. Invece di interrogare i dati in base a corrispondenze esatte, questi database consentono agli utenti di recuperare dati “simili” a una determinata query, rendendoli preziosi per attività come il recupero di immagini o testo.
- Scalabile per set di dati di grandi dimensioni: Man mano che le applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning continuano a crescere, aumenta anche la quantità di dati che elaborano. I database vettoriali sono progettati per essere scalabili, garantendo la possibilità di gestire grandi quantità di dati senza compromettere le prestazioni.
Database tradizionali:
- Archiviazione strutturata dei dati: I database tradizionali, come i database relazionali, sono progettati per archiviare dati strutturati. Ciò significa che i dati sono organizzati in tabelle, righe e colonne predefinite, garantendo l'integrità e la coerenza dei dati.
- Ottimizzato per operazioni CRUD: i database tradizionali sono ottimizzati principalmente per le operazioni CRUD. Ciò significa che sono progettati per creare, leggere, aggiornare ed eliminare in modo efficiente le voci di dati, rendendoli adatti a un'ampia gamma di applicazioni, dai servizi Web al software aziendale.
- Schema fisso: Una delle caratteristiche distintive di molti database tradizionali è il loro schema fisso. Una volta definita la struttura del database, apportare modifiche può risultare complesso e richiedere molto tempo. Questa rigidità garantisce la coerenza dei dati ma può essere meno flessibile rispetto alla natura senza schema o con schema dinamico di alcuni database moderni.
I database tradizionali spesso lottano con la complessità degli incorporamenti, una sfida facilmente risolvibile dai database vettoriali.
Rappresentazioni vettoriali
Al centro del funzionamento dei database vettoriali c'è il concetto fondamentale di rappresentare diverse forme di dati utilizzando vettori numerici. Prendiamo un'immagine come esempio. Quando vediamo l'immagine di un gatto, mentre per noi potrebbe essere solo un'adorabile immagine felina, per una macchina può essere trasformata in un unico vettore a 512 dimensioni, come:
[0.23, 0.54, 0.32, …, 0.12, 0.45, 0.90]
Con i database vettoriali, l'applicazione dell'IA generativa può fare di più. Può trovare informazioni in base al significato e ricordarle a lungo. È interessante notare che questo metodo non si limita alle sole immagini. Anche i dati testuali, ricchi di significati contestuali e semantici, possono essere inseriti in formati vettoriali.
L’intelligenza artificiale generativa e la necessità di database vettoriali
L’intelligenza artificiale generativa spesso implica incorporamenti. Prendiamo, ad esempio, gli incorporamenti di parole nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Parole o frasi vengono trasformate in vettori che catturano il significato semantico. Quando si genera testo simile a quello umano, i modelli devono confrontare e recuperare rapidamente incorporamenti rilevanti, garantendo che il testo generato mantenga significati contestuali.
Allo stesso modo, nella generazione di immagini o suoni, gli incorporamenti svolgono un ruolo cruciale nella codifica di modelli e caratteristiche. Affinché questi modelli funzionino in modo ottimale, richiedono un database che consenta il recupero istantaneo di vettori simili, rendendo i database vettoriali una componente essenziale del puzzle dell’intelligenza artificiale generativa.
La creazione di incorporamenti per il linguaggio naturale di solito comporta l'utilizzo di modelli pre-addestrati come:
- GPT-3 e GPT-4: GPT-3 di OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) è stato un modello monumentale nella comunità della PNL con 175 miliardi di parametri. Successivamente, GPT-4, con un numero ancora maggiore di parametri, continua a spingersi oltre i limiti nella generazione di incorporamenti di alta qualità. Questi modelli vengono addestrati su diversi set di dati, consentendo loro di creare incorporamenti che catturano un'ampia gamma di sfumature linguistiche.
- BERT e le sue varianti: BERTA (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) di Google è un altro modello significativo che ha subito vari aggiornamenti e iterazioni, come RoBERTa e DistillBERT. L'addestramento bidirezionale di BERT, che legge il testo in entrambe le direzioni, è particolarmente efficace nel comprendere il contesto di una parola.
- ELECTRA: un modello più recente che è efficiente e funziona alla pari con modelli molto più grandi come GPT-3 e BERT pur richiedendo meno risorse di elaborazione. ELECTRA discrimina tra dati reali e falsi durante la pre-formazione, il che aiuta a generare incorporamenti più raffinati.
Comprendere il processo di cui sopra:
Inizialmente, viene utilizzato un modello di incorporamento per trasformare il contenuto desiderato in incorporamenti vettoriali. Una volta generati, questi incorporamenti vengono quindi archiviati in un database vettoriale. Per una facile tracciabilità e pertinenza, questi incorporamenti archiviati mantengono un collegamento o un riferimento al contenuto originale da cui derivano.
Successivamente, quando un utente o un sistema pone una domanda all'applicazione, lo stesso modello di incorporamento entra in azione. Trasforma questa query negli incorporamenti corrispondenti. Questi incorporamenti di nuova formazione effettuano quindi una ricerca nel database vettoriale, alla ricerca di rappresentazioni vettoriali simili. Gli incorporamenti identificati come corrispondenze hanno un'associazione diretta con il loro contenuto originale, garantendo che la query dell'utente riceva risultati pertinenti e accurati.
Finanziamenti crescenti per i nuovi arrivati nei database vettoriali
Con la crescente popolarità dell'intelligenza artificiale, molte aziende stanno investendo sempre più denaro nei database vettoriali per migliorare e velocizzare i propri algoritmi. Questo è dimostrato dai recenti investimenti in startup di database vettoriali come pigna, CromaDBe Weviate.
Anche le grandi cooperazioni come Microsoft hanno i propri strumenti. Per esempio, Ricerca cognitiva di Azure consente alle aziende di creare strumenti di intelligenza artificiale utilizzando database vettoriali.
Oracle ha recentemente annunciato anche nuove funzionalità per il suo Banca dati 23c, introducendo un database vettoriale integrato. Denominato "AI Vector Search", avrà un nuovo tipo di dati, indici e strumenti di ricerca per archiviare ed effettuare ricerche tra dati come documenti e immagini utilizzando i vettori. Supporta Recupero della generazione aumentata (RAG), che combina modelli linguistici di grandi dimensioni con dati aziendali per risposte migliori alle domande linguistiche senza condividere dati privati.
Considerazioni principali sui database vettoriali
Metriche di distanza
L'efficacia di una ricerca per somiglianza dipende dalla metrica della distanza scelta. Le metriche comuni includono Distanza euclidea e somiglianza del coseno, ciascuno dei quali si rivolge a diversi tipi di distribuzioni vettoriali.
Indicizzazione
Data l'elevata dimensionalità dei vettori, i metodi di indicizzazione tradizionali non sono sufficienti. I database vettoriali utilizzano tecniche come Piccolo mondo navigabile gerarchico (HNSW) grafici o Infastidire gli alberi, consentendo un partizionamento efficiente dello spazio vettoriale e ricerche rapide del vicino più vicino.
Albero fastidioso (Fonte)
Annoy è un metodo che utilizza qualcosa chiamato alberi di ricerca binari. Divide il nostro spazio dati molte volte e ne esamina solo una parte per trovare quelli vicini.
Grafici Hierarchical Navigable Small World (HNSW) (Fonte)
I grafici HNSW, d'altra parte, sono come le reti. Collegano i punti dati in un modo speciale per rendere la ricerca più veloce. Questi grafici aiutano a trovare rapidamente punti vicini nei dati.
Scalabilità
Con la crescita dei set di dati, aumenta anche la sfida di mantenere tempi di recupero rapidi. Sistemi distribuiti, accelerazione GPU e gestione ottimizzata della memoria sono alcuni dei modi in cui i database vettoriali affrontano la scalabilità.
Ruolo dei database vettoriali: implicazioni e opportunità
1. Dati di formazione per l'avanguardia Modelli di intelligenza artificiale generativa: I modelli di intelligenza artificiale generativa, come DALL-E e GPT-3, vengono addestrati utilizzando enormi quantità di dati. Questi dati spesso comprendono vettori estratti da una miriade di fonti, tra cui immagini, testi, codice e altri domini. I database vettoriali curano e gestiscono meticolosamente questi set di dati, consentendo ai modelli di intelligenza artificiale di assimilare e analizzare la conoscenza globale identificando modelli e relazioni all'interno di questi vettori.
2. Avanzare l'apprendimento con pochi colpi: L'apprendimento "few-shot" è una tecnica di addestramento dell'intelligenza artificiale in cui i modelli vengono addestrati con dati limitati. I database vettoriali amplificano questo approccio mantenendo un indice vettoriale robusto. Quando un modello è esposto solo a una manciata di vettori – ad esempio, alcune immagini di uccelli – può estrapolare rapidamente il concetto più ampio di uccelli riconoscendo somiglianze e relazioni tra questi vettori.
3. Miglioramento dei sistemi di raccomandazione: I sistemi di raccomandazione utilizzano database vettoriali per suggerire contenuti strettamente in linea con le preferenze dell'utente. Analizzando il comportamento, il profilo e le query di un utente, vengono estrapolati vettori indicativi dei suoi interessi. Il sistema analizza quindi il database vettoriale per trovare vettori di contenuto che assomiglino il più possibile a questi vettori di interesse, garantendo raccomandazioni precise.
4. Semantico Recupero delle informazioni: I metodi di ricerca tradizionali si basano su corrispondenze esatte di parole chiave. Tuttavia, i database vettoriali consentono ai sistemi di comprendere e recuperare i contenuti in base alla similarità semantica. Ciò significa che le ricerche diventano più intuitive, concentrandosi sul significato profondo della query anziché sulla semplice corrispondenza delle parole. Ad esempio, quando gli utenti inseriscono una query, il vettore corrispondente viene confrontato con i vettori presenti nel database per trovare contenuti che siano in linea con l'intento della query, non solo con la sua formulazione.
5. Ricerca multimodale: Ricerca multimodale è una tecnica emergente che integra dati provenienti da più fonti, come testo, immagini, audio e video. I database vettoriali fungono da spina dorsale di questo approccio consentendo l'analisi combinata di vettori provenienti da diverse modalità. Ciò si traduce in un'esperienza di ricerca olistica, in cui gli utenti possono recuperare informazioni da una varietà di fonti in base a un'unica query, ottenendo approfondimenti più ricchi e risultati più completi.
Conclusione
Il mondo dell'intelligenza artificiale sta cambiando rapidamente. Sta toccando molti settori, portando con sé aspetti positivi e nuovi problemi. I rapidi progressi nell'intelligenza artificiale generativa sottolineano il ruolo fondamentale dei database vettoriali nella gestione e nell'analisi di dati multidimensionali.
Questi sistemi di archiviazione specializzati, abili nel gestire vettori ad alta dimensione provenienti da varie forme di dati come immagini, testo o suoni, rappresentano il fulcro del funzionamento efficace delle moderne applicazioni di intelligenza artificiale, in particolare nel campo delle ricerche di somiglianza.
