「埋め込み」が言葉の意味をエンコードする方法 — ある程度 | Quanta Magazine

要約:

• 大規模言語モデル(LLMs)の基盤は、単語埋め込み(word embeddings)にある。
• 単語埋め込みは、単語間の意味関係を数値化したものであり、数値のリストとして表現される。
• ニューラルネットワークにより自動生成された単語埋め込みは、人間には解釈困難な特徴を含むが、言語モデリングの訓練により意味のある関連性を持つ。
• 単語埋め込みは、単語の意味をリンクさせるための高次元空間内の座標として機能し、言語モデルに単語予測の出発点を提供する。
• 単語埋め込みは、言語モデルにおいて意味の代理として効果的であり、AIの進歩に大きな影響を与えている。

考察:

単語埋め込みは、言語モデルにおいて重要な役割を果たしており、意味の抽出や単語間の関連性を数値化することで、人間が理解する意味とは異なるが、効果的に言語処理を行うことができる。大規模言語モデルの進化は、これらの数値リストの組み合わせにより実珱されており、単語埋め込みの重要性は今後も高まることが予想される。