AGI
Роль векторних баз даних у сучасних генеративних додатках штучного інтелекту
Для ефективної роботи великомасштабних генеративних додатків штучного інтелекту потрібна добра система для обробки великої кількості даних. Однією з таких важливих систем є векторна база даних. Що відрізняє цю базу даних, так це її здатність працювати з різними типами даних, такими як текст, звук, зображення та відео у вигляді векторів/чисел.
Що таке векторні бази даних?
Векторна база даних – це спеціалізована система зберігання, призначена для ефективної обробки високовимірних векторів. Ці вектори, які можна вважати точками у багатовимірному просторі, часто представляють вкладення або стиснуті представлення більш складних даних, таких як зображення, текст або звук.
Векторні бази даних дозволяють здійснювати швидкі пошуки схожих елементів серед цих векторів, що забезпечує швидке отримання найбільш схожих елементів з великої бази даних.
Традиційні бази даних vs. векторні бази даних
Векторні бази даних:
- Обробка високовимірних даних: Векторні бази даних призначені для управління та зберігання даних у високовимірних просторах. Це особливо корисно для додатків, таких як машинне навчання, де дані (наприклад, зображення або текст) можна представити у вигляді векторів у багатовимірному просторі.
- Оптимізовані для пошуку схожих елементів: Однією з видатних особливостей векторних баз даних є їх здатність здійснювати пошуки схожих елементів. Замість запитів даних на основі точних збігів, ці бази даних дозволяють користувачам отримувати дані, які “схожі” на заданий запит, що робить їх невід’ємними для завдань, таких як пошук зображень або тексту.
- Масштабованість для великих баз даних: При зростанні додатків штучного інтелекту та машинного навчання зростає й обсяг оброблюваних даних. Векторні бази даних створені для масштабування, забезпечуючи можливість обробки великої кількості даних без компромісу продуктивності.
Традиційні бази даних:
- Зберігання структурованих даних: Традиційні бази даних, такі як реляційні бази даних, призначені для зберігання структурованих даних. Це означає, що дані організовані у попередньо визначені таблиці, рядки та стовпці, забезпечуючи цілісність та узгодженість даних.
- Оптимізовані для операцій CRUD: Традиційні бази даних в першу чергу оптимізовані для операцій CRUD (створення, читання, оновлення, видалення). Це означає, що вони призначені для ефективного створення, читання, оновлення та видалення записів даних, що робить їх придатними для широкого спектра застосунків, від веб-сервісів до корпоративного програмного забезпечення.
- Фіксована схема: Однією з визначальних характеристик багатьох традиційних баз даних є їх фіксована схема. Як тільки структура бази даних визначена, внесення змін може бути складним та трудомістким. Ця жорсткість забезпечує цілісність даних, але може бути менш гнучкою, ніж схема без схеми або динамічна схема деяких сучасних баз даних.
Традиційні бази даних часто мають труднощі з складністю вкладень, проблему, яку векторні бази даних легко вирішують.
Векторні представлення
Центральним для роботи векторних баз даних є фундаментальна концепція представлення різних форм даних за допомогою числових векторів. Давайте розглянемо зображення як приклад. Коли ви бачите картинку кота, хоча це може бути просто миле зображення для нас, для машини воно може бути перетворене на унікальний 512-вимірний вектор, такий як:
[0.23, 0.54, 0.32, …, 0.12, 0.45, 0.90]
З векторними базами даних додатки генеративного штучного інтелекту можуть робити більше. Вони можуть знайти інформацію на основі значення та запам’ятати речі протягом тривалого часу. Цікаво, що цей метод не обмежується лише зображеннями. Текстові дані, наповнені контекстним та семантичним значенням, також можуть бути перетворені на векторну форму.
Генеративний штучний інтелект та потреба у векторних базах даних
Генеративний штучний інтелект часто涉лює вкладення. Наприклад, слово-вкладення у обробці природної мови (NLP). Слова чи речення перетворюються на вектори, які захоплюють семантичне значення. При генерації тексту, подібного до людського, моделі потребують швидко порівнювати та відновлювати відповідні вкладення, забезпечуючи, щоб згенерований текст зберігав контекстні значення.
Аналогічно, у генерації зображень або звуку вкладення грають важливу роль у кодуванні моделей та ознак. Для того, щоб ці моделі функціонували оптимально, їм потрібна база даних, яка дозволяє миттєве відновлення схожих векторів, що робить векторні бази даних важливою складовою пазла генеративного штучного інтелекту.
Створення вкладень для природної мови зазвичай涉лює використання попередньо навчених моделей, таких як:
- GPT-3 і GPT-4: OpenAI’s GPT-3 (Генеративна попередньо навчена трансформер 3) був монументальною моделлю у спільноті NLP з 175 мільярдами параметрів. Після нього GPT-4, з ще більшим числом параметрів, продовжує розширювати межі у генерації високоякісних вкладень. Ці моделі навчені на різноманітних наборах даних, що дозволяє їм створювати вкладення, які захоплюють широкий спектр лінгвістичних нюансів.
- BERT і його варіанти: BERT (Бідирекціональні енкодери представлень трансформерів) від Google – це ще одна значна модель, яка бачила різні оновлення та ітерації, такі як RoBERTa та DistillBERT. Бідирекціональне навчання BERT, яке читає текст у обидва боки, особливо придатне для розуміння контексту, що оточує слово.
- ELECTRA: Більш недавня модель, яка є ефективною та виконує на рівні з набагато більшістю моделей, таких як GPT-3 та BERT, при цьому вимагаючи менше обчислювальних ресурсів. ELECTRA розрізняє справжні та фальшиві дані під час попереднього навчання, що допомагає у генерації більш розвинених вкладень.
Зрозуміти вище описаний процес:
Спочатку використовується модель вкладення для перетворення бажаного вмісту у векторні вкладення. Як тільки вони сформовані, ці вкладення зберігаються у векторній базі даних. Для легкої відстежуваності та актуальності ці збережені вкладення підтримують посилання або посилання на оригінальний вміст, з якого вони були отримані.
Пізніше, коли користувач або система ставить питання до додатку, та сама модель вкладення знову вступає у дію. Вона перетворює цей запит у відповідні вкладення. Ці новостворені вкладення потім шукають у векторній базі даних, шукаючи схожі векторні представлення. Вкладення, визначені як збіги, мають прямий зв’язок зі своїм оригінальним вмістом, забезпечуючи те, що запит користувача відповідає актуальними та точними результатами.
Зростаючі інвестиції у новачків векторних баз даних
З ростом популярності штучного інтелекту багато компаній вкладають більше коштів у векторні бази даних, щоб поліпшити свої алгоритми та прискорити їх. Це можна побачити у недавніх інвестиціях у стартапи векторних баз даних, таких як Pinecone, Chroma DB та Weviate.
Великі кооперації, такі як Microsoft, також мають свої інструменти. Наприклад, Azure Cognitive Search дозволяє підприємствам створювати інструменти штучного інтелекту, використовуючи векторні бази даних.
Oracle також нещодавно оголосила про нові функції для своєї Database 23c, представивши Інтегровану векторну базу даних. Названа “AI Vector Search”, вона матиме новий тип даних, індекси та інструменти пошуку для зберігання та пошуку даних, таких як документи та зображення, за допомогою векторів. Вона підтримує Retrieval Augmented Generation (RAG), який поєднує великі мови моделей з бізнес-даними для отримання кращих відповідей на мовні питання без надання приватних даних.
Основні розгляди векторних баз даних
Метрики відстані
Ефективність пошуку схожих елементів залежить від вибраної метрики відстані. Поширені метрики включають євклідову відстань та косинусну схожість, кожна з яких підходить для різних типів розподілу векторів.
Індексування
Ураховуючи високовимірність векторів, традиційні методи індексування не підходять. Векторні бази даних використовують техніки, такі як Ієрархічна навігаційна мала світова графіка (HNSW) або дерева Annoy, що дозволяє ефективно розділяти простір векторів та здійснювати швидкі пошуки найближчих сусідів.
дерево Annoy (Джерело)
Annoy – це метод, який використовує двійкові дерева пошуку. Він розділяє наш простір даних багато разів і розглядає лише частину його для пошуку найближчих сусідів.
Ієрархічна навігаційна мала світова графіка (HNSW) (Джерело)
Графіки HNSW, з іншого боку, схожі на мережі. Вони з’єднують точки даних особливим чином, щоб зробити пошук швидшим. Ці графіки допомагають швидко знаходити найближчі точки у даних.
Масштабованість
При зростанні баз даних зростає й виклик підтримання швидких часів відновлення. Розподільчі системи, прискорення GPU та оптимізоване управління пам’яттю – це деякі способи, якими векторні бази даних підходять до масштабованості.
Роль векторних баз даних: наслідки та можливості
1. Навчальні дані для передових моделей генеративного штучного інтелекту: Моделі генеративного штучного інтелекту, такі як DALL-E та GPT-3, навчаються за допомогою величезної кількості даних. Ці дані часто складаються з векторів, витягнутих з різноманітних джерел, включаючи зображення, тексти, код та інші домени. Векторні бази даних ретельно кураторять та керують цими наборами даних, дозволяючи моделям штучного інтелекту засвоювати та аналізувати світові знання, визначаючи закономірності та відносини всередині цих векторів.
2. Розширення навчання з декількома зразками: Навчання з декількома зразками – це техніка навчання штучного інтелекту, при якій моделі навчаються з обмеженою кількістю даних. Векторні бази даних посилюють цей підхід, підтримуючи сильний векторний індекс. Коли модель бачить лише кілька векторів – наприклад, кілька зображень птахів – вона може швидко екстраполювати ширше поняття птахів, визнаючи схожість та відносини між цими векторами.
3. Покращення систем рекомендацій: Системи рекомендацій використовують векторні бази даних для пропозиції вмісту, тісно пов’язаного з уподобаннями користувача. Аналізуючи поведінку користувача, профіль та запити, витягуються вектори, що вказують на його інтереси. Система потім сканує векторну базу даних, щоб знайти вектори вмісту, які тісно збігаються з цими векторами інтересів, забезпечуючи точні рекомендації.
4. Семантичний інформаційний пошук: Традиційні методи пошуку залежать від точних збігів слів. Однак векторні бази даних дозволяють системам зрозуміти та відновити вміст на основі семантичної схожості. Це означає, що пошуки стають більш інтуїтивними, зосереджуючись на основному значенні запиту, а не тільки на його формулюванні. Наприклад, коли користувач вводить запит, відповідний вектор порівнюється з векторами у базі даних, щоб знайти вміст, який резонує з наміром запиту, а не тільки його формулюванням.
5. Мультимодальний пошук: Мультимодальний пошук – це новий підхід, який інтегрує дані з кількох джерел, таких як текст, зображення, аудіо та відео. Векторні бази даних служать основою цього підходу, дозволяючи здійснювати спільний аналіз векторів з різних модальностей. Це призводить до цілісного досвіду пошуку, коли користувачі можуть відновлювати інформацію з різноманітних джерел на основі одного запиту, що призводить до більш глибоких знань та комплексніших результатів.
Висновок
Світ штучного інтелекту змінюється швидко. Він торкається багатьох галузей, приносячи як добро, так і нові проблеми. Швидкий розвиток генеративного штучного інтелекту підкреслює важливу роль векторних баз даних у керуванні та аналізі багатовимірних даних.
Ці спеціалізовані системи зберігання, здатні обробляти високовимірні вектори з різних форм даних, таких як зображення, текст або звук, стоять як центральний елемент у ефективній роботі сучасних додатків штучного інтелекту, особливо у сфері пошуку схожих елементів.
Їх зростаюча важливість ще більше підкреслюється інвестиціями, що надходять у цю галузь, з такими стартапами, як Pinecone, та гігантами, як Microsoft, які активно внесли свій внесок у розвиток.
