Штучний загальний інтелект
Роль векторних баз даних у сучасних генеративних програмах ШІ
Для ефективної роботи великомасштабних програм Generative AI потрібна хороша система для обробки великої кількості даних. Однією з таких важливих систем є векторна база даних. Що відрізняє цю базу даних від інших, так це її здатність працювати з багатьма типами даних, такими як текст, звук, зображення та відео, у формі чисел/векторів.
Що таке векторні бази даних?
Векторна база даних — це спеціалізована система зберігання, призначена для ефективної обробки векторів великої розмірності. Ці вектори, які можна розглядати як точки в багатовимірному просторі, часто представляють вбудовані або стиснені представлення більш складних даних, таких як зображення, текст або звук.
Векторні бази даних дозволяють здійснювати швидкий пошук подібності серед цих векторів, що дозволяє швидко отримувати найбільш схожі елементи з величезного набору даних.
Традиційні бази даних проти векторних баз даних
Векторні бази даних:
- Обробляє багатовимірні дані: Векторні бази даних призначені для керування та зберігання даних у просторі великої розмірності. Це особливо корисно для таких програм, як машинне навчання, де точки даних (наприклад, зображення чи текст) можуть бути представлені як вектори в багатовимірному просторі.
- Оптимізовано для пошуку подібності: Однією з визначних особливостей векторних баз даних є їх здатність виконувати пошук подібності. Замість того, щоб запитувати дані на основі точних збігів, ці бази даних дозволяють користувачам отримувати дані, які «схожі» на певний запит, що робить їх безцінними для таких завдань, як пошук зображень або тексту.
- Можливість масштабування для великих наборів даних: оскільки програми штучного інтелекту та машинного навчання продовжують рости, зростає й кількість даних, які вони обробляють. Векторні бази даних створено для масштабування, що гарантує, що вони можуть обробляти величезні обсяги даних без шкоди для продуктивності.
Традиційні бази даних:
- Зберігання структурованих даних: Традиційні бази даних, як і реляційні бази даних, призначені для зберігання структурованих даних. Це означає, що дані організовані в попередньо визначені таблиці, рядки та стовпці, забезпечуючи цілісність і послідовність даних.
- Оптимізовано для операцій CRUD: Традиційні бази даних насамперед оптимізовані для операцій CRUD. Це означає, що вони призначені для ефективного створення, читання, оновлення та видалення записів даних, що робить їх придатними для широкого спектру програм, від веб-сервісів до корпоративного програмного забезпечення.
- Виправлена схема: Однією з визначальних характеристик багатьох традиційних баз даних є їх фіксована схема. Після визначення структури бази даних внесення змін може бути складним і трудомістким. Ця жорсткість забезпечує узгодженість даних, але може бути менш гнучкою, ніж безсхемний або динамічний характер схем деяких сучасних баз даних.
Традиційні бази даних часто стикаються зі складністю вбудовування, що легко вирішується векторними базами даних.
Векторні зображення
Центральним у функціонуванні векторних баз даних є фундаментальна концепція представлення різноманітних форм даних за допомогою числових векторів. Візьмемо для прикладу зображення. Коли ви бачите зображення кота, хоча для нас це може бути лише чарівним котячим зображенням, для машини його можна перетворити на унікальний 512-вимірний вектор, наприклад:
[0.23, 0.54, 0.32, …, 0.12, 0.45, 0.90]
Завдяки векторним базам даних програма Generative AI може робити більше речей. Він може знаходити інформацію на основі сенсу та запам’ятовувати речі надовго. Цікаво, що цей метод не обмежується лише зображеннями. Текстові дані, наповнені контекстними та семантичними значеннями, також можна помістити у векторні форми.
Генеративний ШІ та потреба у векторних базах даних
Генеративний ШІ часто включає вбудовування. Візьмемо, наприклад, вбудовування слів у процес обробки природної мови (NLP). Слова або речення перетворюються на вектори, які фіксують семантичне значення. Під час генерації тексту, схожого на людину, моделі повинні швидко порівнювати та отримувати відповідні вбудовування, гарантуючи, що згенерований текст зберігає контекстні значення.
Подібним чином, у створенні зображення або звуку, вбудовування відіграє вирішальну роль у шаблонах кодування та функціях. Щоб ці моделі функціонували оптимально, їм потрібна база даних, яка дозволяє миттєво отримувати подібні вектори, що робить векторні бази даних важливим компонентом генеративної головоломки ШІ.
Створення вставок для природної мови зазвичай передбачає використання попередньо навчених моделей, таких як:
- ГПТ-3 і ГПТ-4: GPT-3 від OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) був монументальною моделлю в НЛП-спільноті зі 175 мільярдами параметрів. Слідом за ним GPT-4 із ще більшою кількістю параметрів продовжує розширювати межі у створенні високоякісних вбудовувань. Ці моделі тренуються на різноманітних наборах даних, що дає їм змогу створювати вбудовування, які охоплюють широкий спектр лінгвістичних нюансів.
- BERT та його варіанти: БЕРТ (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) від Google – це ще одна важлива модель, яка зазнала різноманітних оновлень та ітерацій, як-от RoBERTa та DistillBERT. Двонаправлений тренінг BERT, який читає текст в обох напрямках, особливо добре розуміє контекст навколо слова.
- ELECTRA: новіша модель, яка є ефективною та працює на рівні з набагато більшими моделями, такими як GPT-3 і BERT, але потребує менше обчислювальних ресурсів. ELECTRA розрізняє справжні та підроблені дані під час попереднього навчання, що допомагає генерувати точніші вбудовування.
Розуміння описаного вище процесу:
Спочатку модель вбудовування використовується для перетворення бажаного вмісту у векторні вбудовування. Після створення ці вбудовування зберігаються у векторній базі даних. Для легкого відстеження та релевантності ці збережені вбудовування містять посилання або посилання на оригінальний вміст, з якого вони були отримані.
Пізніше, коли користувач або система ставлять запитання програмі, у дію починає діяти та сама модель вбудовування. Він перетворює цей запит у відповідні вбудовування. Ці новоутворені вкладення потім шукають векторну базу даних, шукаючи подібні векторні представлення. Вбудовані елементи, визначені як збіги, мають прямий зв’язок із їхнім оригінальним вмістом, гарантуючи, що запит користувача буде відповідати релевантним і точним результатам.
Збільшення фінансування новачків у векторній базі даних
Зі зростанням популярності штучного інтелекту багато компаній вкладають більше грошей у векторні бази даних, щоб зробити свої алгоритми кращими та швидшими. Це можна побачити з останніх інвестицій у стартапи векторних баз даних, як Соснова шишка, Chroma DB та Weviate.
Такі великі кооперації, як Microsoft, також мають власні інструменти. Наприклад, Когнітивний пошук Azure дозволяє підприємствам створювати інструменти ШІ за допомогою векторних баз даних.
Oracle також нещодавно анонсувала нові функції для свого База даних 23c, представляючи інтегровану векторну базу даних. Під назвою «Векторний пошук штучного інтелекту» він матиме новий тип даних, індекси та інструменти пошуку для зберігання та пошуку таких даних, як документи та зображення, за допомогою векторів. Це підтримує Доповнена генерація пошуку (RAG), який поєднує великі мовні моделі з бізнес-даними для отримання кращих відповідей на мовні запитання без надання приватних даних.
Основні аспекти векторних баз даних
Метрика відстані
Ефективність пошуку подібності залежить від обраної метрики відстані. Загальні показники включають Евклідова відстань та косинусова подібність, кожен з яких обслуговує різні типи векторних розподілів.
Індексація
Враховуючи високу розмірність векторів, традиційні методи індексування не підходять. Векторні бази даних використовують такі методи, як Ієрархічний судноплавний малий світ (HNSW) графіки або Дратувати дерева, що забезпечує ефективне розділення векторного простору та швидкий пошук найближчих сусідів.
дратувати дерево (Source)
Annoy — це метод, який використовує двійкові дерева пошуку. Він розділяє наш простір даних багато разів і розглядає лише його частину, щоб знайти близьких сусідів.
Графіки ієрархічного судноплавного малого світу (HNSW) (Source)
З іншого боку, графіки HNSW схожі на мережі. Вони з’єднують точки даних особливим чином, щоб зробити пошук швидшим. Ці графіки допомагають швидко знаходити близькі точки в даних.
масштабованість
Зі збільшенням наборів даних зростає й проблема підтримки швидкого пошуку. Розподілені системи, прискорення графічного процесора та оптимізоване керування пам’яттю – це деякі способи, за допомогою яких векторні бази даних справляються з масштабованістю.
Роль векторних баз даних: наслідки та можливості
1. Навчальні дані для передових технологій Генеративні моделі ШІ: Генеративні моделі ШІ, такі як DALL-E та GPT-3, навчаються з використанням величезних обсягів даних. Ці дані часто містять вектори, отримані з безлічі джерел, включаючи зображення, тексти, код та інші домени. Векторні бази даних ретельно обробляють ці набори даних і керують ними, дозволяючи моделям штучного інтелекту асимілювати та аналізувати світові знання, визначаючи закономірності та зв’язки в цих векторах.
2. Розвиток повільного навчання: Поодиноке навчання – це методика навчання штучного інтелекту, коли моделі навчаються з обмеженими даними. Векторні бази даних розширюють цей підхід, підтримуючи надійний векторний індекс. Коли модель піддається впливу лише кількох векторів – скажімо, кількох зображень птахів – вона може швидко екстраполювати ширшу концепцію птахів, визнаючи подібності та зв’язки між цими векторами.
3. Удосконалення систем рекомендацій: Системи рекомендацій використовують векторні бази даних, щоб пропонувати вміст, який точно відповідає вподобанням користувача. Аналізуючи поведінку користувача, профіль і запити, витягуються вектори, що вказують на його інтереси. Потім система сканує векторну базу даних, щоб знайти вектори вмісту, які дуже схожі на ці вектори інтересів, забезпечуючи точні рекомендації.
4. Семантичний Пошук інформації: Традиційні методи пошуку покладаються на точні збіги ключових слів. Проте векторні бази даних дозволяють системам розуміти та отримувати вміст на основі семантичної подібності. Це означає, що пошук стає більш інтуїтивно зрозумілим, зосереджуючись на основному значенні запиту, а не просто на відповідних словах. Наприклад, коли користувачі вводять запит, відповідний вектор порівнюється з векторами в базі даних, щоб знайти вміст, який резонує з метою запиту, а не лише з його формулюванням.
5. Мультимодальний пошук: Мультимодальний пошук це нова техніка, яка об’єднує дані з багатьох джерел, як-от текст, зображення, аудіо та відео. Векторні бази даних служать основою цього підходу, дозволяючи комбінований аналіз векторів з різних модальностей. Це призводить до цілісного пошуку, коли користувачі можуть отримувати інформацію з різноманітних джерел на основі одного запиту, що веде до більш детальної інформації та більш повних результатів.
Висновок
Світ ШІ швидко змінюється. Це торкається багатьох галузей, приносячи хороші речі та нові проблеми. Швидкий прогрес Generative AI підкреслює життєво важливу роль векторних баз даних в управлінні та аналізі багатовимірних даних.
Ці спеціалізовані системи зберігання, які вправно обробляють вектори великої розмірності з різноманітних форм даних, таких як зображення, текст або звук, є стрижнею в ефективному функціонуванні сучасних програм штучного інтелекту, особливо в області пошуку подібності.
