امبدینگ (Embeddings): کلید درک ماشین از زبان انسان و کدنویسی

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT و Llama توانایی خیره‌کننده‌ای در تولید محتوا دارند اما قدرت واقعی آن‌ها از طریق یک مفهوم بنیادی به نام امبدینگ (Embedding) حاصل می‌شود. امبدینگ‌ها چیزی فراتر از یک واژه یا عبارت ساده هستند؛ آن‌ها روح معنایی متن یا کد را به زبان ریاضیات ترجمه می‌کنند.

به بیان ساده، امبدینگ‌ها نمایش‌های عددی (وکتور) از مفاهیم هستند که به کامپیوترها اجازه می‌دهند روابط معنایی بین آن‌ها را درک کنند. به‌عنوان مثال، وکتور امبدینگ «گربه‌ها میو می‌کنند» از نظر عددی به وکتور «میو» بسیار شبیه‌تر است تا وکتور «هاپ‌‌هاپ کردن». این ویژگی باعث می‌شود امبدینگ‌ها ابزاری فوق‌العاده برای طیف گسترده‌ای از وظایف هوش مصنوعی باشند.

در این مقاله از آسا قصد داریم درباره نحوه کار امبدینگ‌ها، کاربردهای امبدینگ، امبدینگ‌های کد و مدل‌های امبدینگ معروف صحبت کنیم. با ما همراه باشید.

امبدینگ‌ها چگونه کار می‌کنند؟

جالب است بدانید مغز انسان با استفاده از شبکه‌ای از سلول‌های عصبی، مفاهیم را درک می‌کند. امبدینگ‌ها نیز از این اصل الهام گرفته‌اند. آن‌ها از مدل‌های شبکه عصبی (که اغلب از نوادگان مدل‌های GPT-3 هستند) استفاده می‌کنند تا کلمات، جملات، پاراگراف‌ها یا حتی بلوک‌های کد را به یک نمایش برداری در فضای چندبعدی (high-dimensional space) نگاشت کنند. هر بُعد از این وکتور، یک جنبه خاص از ورودی را به تصویر می‌کشد.

هرچه دو وکتور امبدینگ از نظر عددی به یکدیگر نزدیک‌تر باشند، مفاهیم آن‌ها نیز از نظر معنایی مشابهت بیشتری دارند. برای اندازه‌گیری این شباهت، از معیارهایی مانند حاصل‌ضرب داخلی (Dot Product) یا شباهت کسینوسی (Cosine Similarity) استفاده می‌شود. نتیجه این محاسبات، یک «امتیاز شباهت» بین ۱- تا ۱ است که هرچه به ۱ نزدیک‌تر باشد، نشان‌دهنده شباهت معنایی بیشتر است. این فرایند مقایسه، پس از محاسبه اولیه امبدینگ‌ها به شکل بسیار سریع و کارآمدی انجام می‌گیرد.

مکانیسم فنی: از زبان طبیعی تا وکتورهای معنایی

فرایند تولید امبدینگ با استفاده از LLMs انجام می‌گیرد که معمولا بر اساس معماری‌های ترنسفورمر (Transformer) ساخته شده‌اند. این مدل‌ها بر روی تریلیون‌ها توکن (کلمه، کاراکتر یا قطعه کد) آموزش دیده‌اند تا الگوهای پیچیده زبانی را بیاموزند.

هنگامی که یک قطعه متن یا کد به‌عنوان ورودی به مدل داده می‌شود، مدل آن را از لایه‌های متعدد خود عبور می‌دهد و در نهایت، یک وکتور خروجی (Output Vector) تولید می‌کند. این وکتور، که همان امبدینگ است، حاوی اطلاعات معنایی، نحوی و حتی فرهنگی ورودی است. برای مثال، در یک مدل امبدینگ خوب، وکتور «سیب» به وکتور «پرتقال» نزدیک‌تر خواهد بود تا وکتور «ماشین».

برای اندازه‌گیری شباهت بین دو امبدینگ، از معیارهایی مانند شباهت کسینوسی (Cosine Similarity) استفاده می‌شود. این معیار، کسینوس زاویه بین دو وکتور را محاسبه می‌کند. نتیجه یک مقدار بین -۱ (کاملا متفاوت) و ۱ (کاملا مشابه) است. هرچه این مقدار به ۱ نزدیک‌تر باشد، شباهت معنایی بیشتر است.

Cosine Similarity(A,B)=A⋅B / ∥A∥⋅∥B∥

در اینجا A و B دو وکتور امبدینگ، A⋅B حاصل‌ضرب داخلی آن‌ها و ∥A∥ و ∥B∥ نرم (اندازه) وکتورها هستند.

کاربردهای کلیدی امبدینگ‌ها در دنیای واقعی

امبدینگ‌ها تنها یک نظریه جذاب نیستند، بلکه ستون فقرات بسیاری از کاربردهای عملی در حوزه فناوری محسوب می‌شوند. در ادامه به چند مورد از این کاربردها اشاره می‌کنیم:

۱- جستجوی معنایی (Semantic Search)

برخلاف جستجوی سنتی مبتنی بر کلمات کلیدی، جستجوی معنایی از طریق امبدینگ‌ها، معنا و مفهوم را درک می‌کند. فرض کنید در یک پایگاه داده بزرگ از اسناد، به‌دنبال «اسنادی در مورد آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی» هستید. یک موتور جستجوی سنتی ممکن است فقط اسنادی را پیدا کند که کلمات کلیدی دقیقی مانند «هوش مصنوعی» یا «پیشرفت» را شامل می‌شوند. اما یک جستجوی معنایی با استفاده از امبدینگ‌ها، اسنادی را نیز پیدا می‌کند که کلماتی مانند «یادگیری عمیق» یا «شبکه‌های عصبی» را به کار برده‌اند؛ زیرا امبدینگ‌ها تشخیص می‌دهند که این مفاهیم به «هوش مصنوعی» نزدیک هستند.

برای مثال، شرکت JetBrains Research از امبدینگ‌های OpenAI برای جستجو در میان گزارش‌های ستاره‌شناسی استفاده می‌کند. آن‌ها اکنون می‌توانند به‌راحتی رویدادهایی مانند «انفجارهای تپ‌اختر خرچنگ» را در پایگاه‌های داده مختلف جستجو کنند، حتی اگر کلمات کلیدی دقیقا یکسان نباشند.

۲- خوشه‌بندی و دسته‌بندی (Clustering and Classification)

امبدینگ‌ها برای سازماندهی و تحلیل داده‌های غیرساختاریافته (مانند متن یا کد) بسیار مناسب هستند. با خوشه‌بندی امبدینگ‌ها، می‌توان داده‌های مشابه را در گروه‌های مجزا قرار داد. این تکنیک در وظایفی مانند خوشه‌بندی نظرات مشتریان، شناسایی موضوعات یک مجموعه اسناد یا طبقه‌بندی اسناد بر اساس محتوا بسیار مفید است.

برای مثال، FineTune Learning از امبدینگ‌ها برای پیدا کردن محتوای کتاب‌های درسی بر اساس اهداف یادگیری استفاده می‌کند. مدل text-search-curie با دقت ۸۹.۱% در ۵ رتبه برتر، عملکرد بسیار بهتری نسبت به روش‌های پیشین مانند Sentence-BERT نشان داده است. این امر به آن‌ها اجازه می‌دهد کل کتاب‌های درسی را در عرض چند ثانیه برچسب‌گذاری کنند.

امبدینگ‌های کد (Code Embeddings)

امبدینگ‌های کد، همان اصول امبدینگ متن را به دنیای کدنویسی می‌آورند. درک کد نیازمند تفکر الگوریتمی و شناخت قوانین پیچیده نحوی است. مدل‌های آموزش‌دیده برای کد، چالش‌های منحصربه‌فردی را حل می‌کنند، از جمله:

• جستجوی معنایی کد: پیدا کردن قطعه‌های کد مشابه در پایگاه‌های داده بزرگ
• تکمیل کد: ارائه پیشنهادهای هوشمندانه در IDEها
• تحلیل مخازن: شناسایی کدهای تکراری و تحلیل وابستگی‌ها
• بازیابی کد از طریق داک‌استرینگ (Docstring-to-Code): پیدا کردن یک تابع با استفاده از توضیحات آن
• بازیابی کد از طریق زبان طبیعی (Text-to-Code): یافتن کد مورد نیاز با یک پرسش ساده به زبان طبیعی

برای مثال شرکت Fabius با استفاده از امبدینگ‌های OpenAI به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مکالمات مشتریان را به بینش‌های ساختاریافته تبدیل کنند. آن‌ها توانسته‌اند درخواست‌های ویژگی مشتریان، مانند «سیستم خودکار» یا «استفاده آسان» را با دقت بسیار بالاتری نسبت به جستجوی کلمات کلیدی سنتی برچسب‌گذاری کنند. این روش، به‌ویژه برای ویژگی‌های انتزاعی که کلمات کلیدی واضحی ندارند، بسیار موثرتر است.

پیشنهاد مطالعه: مدل‌های از پیش آموزش داده شده: مزایا و محدودیت‌ها

مقایسه مدل‌های برتر امبدینگ کد و متن

در ادامه به مقایسه برخی از پیشرفته‌ترین مدل‌های امبدینگ در بازار می‌پردازیم و بعد هر کدام از مدل‌ها را جداگانه مورد بررسی قرار می‌دهیم:

۱- VoyageCode3

VoyageCode3 یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های امبدینگ است که توسط شرکت Voyage AI توسعه یافته و به‌طور خاص برای درک کد و زبان طبیعی بهینه شده است. این مدل با طول زمینه ۳۲هزار توکن، توانایی پردازش مقادیر عظیمی از داده را به‌صورت همزمان دارد. ویژگی برجسته VoyageCode3، پشتیبانی از ابعاد امبدینگ متنوع (از ۲۵۶ تا ۲۰۴۸) است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بین دقت و کارایی تعادل برقرار کنند. برای مثال، ابعاد پایین‌تر برای جستجوی سریع در مقیاس بزرگ و ابعاد بالاتر برای دقت بیشتر در وظایف پیچیده مناسب است. این مدل بر روی تریلیون‌ها توکن آموزش دیده و عملکردی بی‌نظیر در معیارهای استاندارد ارائه می‌دهد.

۲- OpenAI Text Embedding 3 Large

مدل text-embedding-3-large آخرین و قدرتمندترین مدل امبدینگ OpenAI است. این مدل به‌دلیل عملکرد برتر خود در هر دو حوزه متن و کد، به‌عنوان یک مدل عمومی بسیار محبوب شناخته می‌شود. با ابعاد خروجی ۳۰۷۲، این مدل می‌تواند جزئیات معنایی بسیار دقیق را به تصویر بکشد که منجر به بهبود چشمگیر در وظایف خوشه‌بندی و جستجو می‌شود. OpenAI همچنین یک مدل کوچک‌تر به نام text-embedding-3-small را برای کاربردهایی با نیاز به تاخیر پایین و هزینه کمتر ارائه می‌دهد. قدرت این مدل در توانایی آن برای عملکرد عالی در دامنه‌های مختلف بدون نیاز به تنظیمات خاص است.

۳- Nomic Embed Code

Nomic Embed Code یک مدل امبدینگ متن‌باز (open-source) است که با ۷میلیارد پارامتر، یکی از بزرگ‌ترین مدل‌های موجود در این حوزه محسوب می‌شود. یکی از مزایای اصلی این مدل، شفافیت کامل آن است؛ زیرا وزن‌های مدل، داده‌های آموزشی و کدهای ارزیابی به‌صورت عمومی در دسترس هستند. این مدل بر روی مجموعه داده CoRNStack با فیلترینگ دقیق آموزش دیده و عملکردی قوی در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند پایتون، جاوا و جاوااسکریپت از خود نشان داده است. Nomic Embed Code برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال کنترل کامل بر روی مدل و اجرای آن بر روی زیرساخت خود هستند، گزینه‌ای ایدئال است.

۴- Jina Code Embeddings V2

Jina Code Embeddings V2 یک مدل بهینه‌شده برای وظایف جستجوی کد است. این مدل با ۱۳۷میلیون پارامتر، سرعت استنتاج (inference) بسیار بالایی دارد که آن را برای کاربردهای بلادرنگ و حساس به تاخیر مناسب می‌کند. Jina از یک معماری بی-انکودر (bi-encoder) استفاده می‌کند که به‌طور خاص برای تطابق پرسش‌ها و اسناد کد طراحی شده است. این مدل نیز به صورت متن‌باز و تحت لایسنس Apache 2.0 در دسترس است و در پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face و SageMaker قابل استفاده است.

۵- CodeSage Large V2

CodeSage Large V2 که توسط Alibaba Cloud توسعه یافته، یک مدل قوی بر پایه معماری ترنسفورمر است. ویژگی منحصربه‌فرد این مدل، استفاده از تکنیک Matryoshka Representation Learning است که به آن اجازه می‌دهد بدون آموزش مجدد، امبدینگ‌هایی با ابعاد متفاوت تولید کند. این انعطاف‌پذیری به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا با یک مدل، نیازهای مختلف خود را برطرف کنند. CodeSage بر روی مجموعه داده The Stack V2 با کیفیت داده‌ای بهبودیافته آموزش دیده و در سه اندازه (کوچک، متوسط و بزرگ) در دسترس است.

۶- CodeRankEmbed

CodeRankEmbed یک مدل تخصصی با معماری بی-انکودر است که به‌طور خاص برای وظایف بازیابی کد بهینه شده است. این مدل با تمرکز بر روی یادگیری متضاد (contrastive learning)، توانسته به نتایج پیشرفته‌ای در معیارهای بازیابی کد دست یابد. اگرچه جزئیات بیشتری از این مدل به اندازه مدل‌های دیگر منتشر نشده، اما عملکرد آن در بنچمارک‌ها بسیار قابل توجه است و آن را به یک رقیب جدی برای کاربردهای کد تبدیل می‌کند.

انتخاب و استقرار مدل امبدینگ

انتخاب مدل مناسب به نیازهای شما بستگی دارد. اگر به‌دنبال بالاترین عملکرد و راحتی استفاده هستید، مدل‌های API مانند VoyageCode3 یا text-embedding-3-large گزینه‌های عالی‌ای هستند. این مدل‌ها به شما اجازه می‌دهند بدون نیاز به مدیریت زیرساخت، از قدرت امبدینگ‌ها بهره ببرید.

اما اگر به انعطاف‌پذیری بیشتر، کنترل کامل بر داده‌ها و کاهش هزینه‌های بلندمدت نیاز دارید، می‌توانید مدل‌های متن‌باز مانند Jina Code V2 یا Nomic Embed Code را بر روی زیرساخت خود اجرا کنید. برای این کار، استفاده از فریم‌ورک‌هایی مانند Sentence Transformers توصیه می‌شود که API ساده‌ای برای استقرار و پردازش دسته‌ای فراهم می‌کند. برای مقیاس‌پذیری و بهره‌وری بالاتر، ابزارهای بهینه‌سازی شده برای استنتاج مانند Text Embeddings Inference از Hugging Face می‌توانند گزینه‌های مناسبی باشند.

ملاحظات کلیدی در استقرار مدل

• سخت‌افزار: برای بهترین عملکرد، مدل‌ها را بر روی زیرساخت مجهز به GPU اجرا کنید.
• سرور استنتاج: از سرورهای بهینه‌سازی‌شده برای مدیریت درخواست‌ها استفاده کنید.
• پردازش دسته‌ای (Batching): برای افزایش کارایی، درخواست‌ها را به صورت دسته‌ای پردازش کنید.
• کشینگ (Caching): برای جلوگیری از محاسبات تکراری، از مکانیزم‌های کش استفاده کنید.

سخن پایانی

میدان امبدینگ‌ها به‌سرعت در حال تکامل است. با ظهور مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) که قادر به تولید امبدینگ‌های مشترک برای متن، تصویر، صدا و ویدئو هستند، مرزهای کاربردی این فناوری بیش از پیش گسترش خواهد یافت. این پیشرفت‌ها، زمینه‌ساز ایجاد سیستم‌های هوشمندی خواهند بود که می‌توانند مفاهیم را فارغ از نوع داده، به‌صورت یکپارچه درک و پردازش کنند.

منابع

docs.mistral.ai | modal.com | openai.com 

مطالب مرتبط

امنیت و اخلاق در هوش مصنوعی: چالش‌ها و راهکارها نقش آمار در هوش مصنوعی: چالش‌ها، فرصت‌ها و آینده تحلیل داده مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی + درآمد آن‌ها در ایران و جهان