LLM Embedding

Q: 임베딩과 벡터는 같은 것입니까?
벡터 임베딩의 맥락에서는 그렇다, 임베딩과 벡터는 동일한 것입니다. 둘 다 데이터의 수치 표현을 의미하며, 각 데이터 포인트는 고차원 공간에서 벡터로 표현됩니다.

"벡터"라는 용어는 단지 특정 차원을 갖는 숫자의 배열을 지칭할 뿐입니다. 벡터 임베딩의 경우, 이 벡터들은 연속적인 공간에서 위에서 언급된 데이터 포인트들 중 임의의 것을 나타냅니다. 반대로, "embedding"은 특히 의미 있는 정보, 의미 있는 관계 또는 맥락적 특성을 캡처하는 방식으로 데이터를 벡터로 표현하는 기술을 의미합니다. 임베딩은 데이터의 기본 구조 또는 속성을 캡처하도록 설계되며, 일반적으로 훈련 알고리즘 또는 모델을 통해 학습됩니다.

임베딩과 벡터는 벡터 임베딩의 맥락에서 상호 교환 가능하게 사용될 수 있지만, "embedding"은 의미 있고 구조화된 방식으로 데이터를 표현하는 개념을 강조하는 반면, "벡터"는 숫자 표현 자체를 나타냅니다.

Q: Are embeddings and vectors the same thing?
In the context of vector embeddings, yes, embeddings and vectors are the same thing. Both refer to numerical representations of data, where each data point is represented by a vector in a high-dimensional space.

The term "vector" just refers to an array of numbers with a specific dimensionality. In the case of vector embeddings, these vectors represent any of the data points mentioned above in a continuous space. Conversely, "embeddings" refers specifically to the technique of representing data as vectors in such a way that captures meaningful information, semantic relationships, or contextual characteristics. Embeddings are designed to capture the underlying structure or properties of the data and are typically learned through training algorithms or models.

While embeddings and vectors can be used interchangeably in the context of vector embeddings, "embeddings" emphasizes the notion of representing data in a meaningful and structured way, while "vectors" refers to the numerical representation itself.

-ref. ElasticSearch Doc.

Q: 벡터 임베딩은 어떻게 생성됩니까?
벡터 임베딩은 위에 나열된 (다른 것뿐만 아니라) 데이터를 수치 벡터로 변환하도록 모델이 훈련된 기계 학습 프로세스를 통해 생성됩니다. 다음은 작동 방식에 대한 간단한 개요입니다:

먼저 텍스트 또는 이미지와 같이 임베딩을 만들 데이터 유형을 나타내는 대용량 데이터 집합을 수집합니다.
다음으로 데이터를 전처리할 것입니다. 이를 위해서는 작업하는 데이터의 종류에 따라 노이즈 제거, 텍스트 정규화, 이미지 크기 조정 또는 기타 다양한 작업을 통해 데이터를 정리하고 준비해야 합니다.
데이터 목표에 적합한 신경망 모델을 선택하고 전처리된 데이터를 모델에 공급합니다.
모델은 훈련 중에 내부 매개변수를 조정함으로써 데이터 내의 패턴과 관계를 학습합니다. 예를 들어, 종종 함께 나타나는 단어들을 연관시키거나 이미지에서 시각적 특징을 인식하는 것을 배웁니다.
모델이 학습함에 따라 데이터의 의미나 특성을 나타내는 숫자 벡터(또는 임베딩)를 생성합니다. 단어나 이미지와 같은 각 데이터 포인트는 고유한 벡터로 표현됩니다.
이때 특정 작업에 대한 성능을 측정하거나 인간을 사용하여 주어진 결과가 얼마나 유사한지 평가함으로써 임베딩의 품질과 효과를 평가할 수 있습니다.
임베딩이 잘 작동하고 있다고 판단되면 데이터 세트를 분석하고 처리하는 작업에 넣을 수 있습니다.

Q: How are vector embeddings created?
Vector embeddings are created through a machine learning process where a model is trained to convert any of the pieces of data listed above (as well as others) into numerical vectors. Here is a quick overview of how it works:

First, gather a large dataset that represents the type of data you want to create embeddings for, such as text or images.
Next, you will preprocess the data. This requires cleaning and preparing the data by removing noise, normalizing text, resizing images, or various other tasks depending on the type of data you are working with.
You will select a neural network model that is a good fit for your data goals and feed the preprocessed data into the model.
The model learns patterns and relationships within the data by adjusting its internal parameters during training. For example, it learns to associate words that often appear together or to recognize visual features in images.
As the model learns, it generates numerical vectors (or embeddings) that represent the meaning or characteristics of the data. Each data point, such as a word or an image, is represented by a unique vector.
At this point, you can assess the quality and effectiveness of the embeddings by measuring their performance on specific tasks or using humans to evaluate how similar the given results are.
Once you have judged that the embeddings are functioning well, you can put them to work analyzing and processing your data sets.

-ref. ElasticSearch Doc.