Trong thế giới học máy và trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ embedding (nhúng) chiếm một vị trí đặc biệt. Nó mô tả cách trình bày dữ liệu dưới dạng thuận tiện hơn cho các thuật toán — dưới dạng các vectơ số. Những nhúng này giúp các mô hình hiểu được các mối quan hệ và sự tương đồng phức tạp giữa các đối tượng, cho dù đó là từ, hình ảnh hay thậm chí là toàn bộ tài liệu.
Đối với các chuyên gia trong lĩnh vực học máy, embedding cho người mới bắt đầu thường là điểm khởi đầu trong việc nghiên cứu các phương pháp xử lý dữ liệu hiện đại. Chúng không chỉ giúp đơn giản hóa phân tích mà còn tăng tốc đáng kể hoạt động của các mô hình, đặc biệt là trong các tác vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích các mảng thông tin lớn.
Ứng dụng của embeddings bao gồm nhiều lĩnh vực: từ các đề xuất sản phẩm trong các cửa hàng trực tuyến đến tìm kiếm theo hình ảnh hoặc văn bản. Ngay cả một nhiệm vụ cụ thể như tối ưu hóa proxy cho các công cụ tìm kiếm cũng có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng đúng các biểu diễn dữ liệu véc tơ, vì chúng cho phép nhanh chóng tìm thấy các câu trả lời phù hợp trong các cơ sở dữ liệu khổng lồ.
Sử dụng embeddings để tìm kiếm
Embeddings đặc biệt hữu ích trong các công cụ tìm kiếm, nơi điều quan trọng không chỉ là so sánh các từ trùng khớp chính xác, mà còn là hiểu ý nghĩa của truy vấn. Khi dữ liệu được chuyển đổi thành biểu diễn vector, các thuật toán có thể xác định mức độ gần nhau của hai đối tượng về mặt ý nghĩa, chứ không chỉ dựa trên sự trùng khớp theo nghĩa đen. Điều này làm cho kết quả tìm kiếm trở nên phù hợp và hữu ích hơn cho người dùng.
Giảm kích thước dữ liệu
Một trong những nhiệm vụ chính của embedding là giảm kích thước dữ liệu. Dữ liệu thô, chẳng hạn như văn bản hoặc hình ảnh, có thể có hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu đặc điểm. Embedding giảm chúng xuống thành các biểu diễn vector nhỏ gọn có độ dài cố định, đồng thời giữ lại tối đa lượng thông tin hữu ích. Điều này giảm chi phí tính toán, dễ dàng lưu trữ dữ liệu và tăng tốc độ tìm kiếm.
Chuyển đổi từ dữ liệu phân loại hoặc phức tạp sang dạng số
Học máy yêu cầu dữ liệu đầu vào phải được trình bày dưới dạng số. Embedding cho phép chuyển đổi các đặc trưng phức tạp hoặc phân loại (từ, mã định danh, thẻ) thành các vectơ số mà mô hình có thể xử lý hiệu quả. Cách tiếp cận này đặc biệt có giá trị trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi các từ và cụm từ cần được chuyển đổi thành các đối tượng toán học, đồng thời vẫn giữ nguyên ý nghĩa và ngữ cảnh của chúng.
Giữ nguyên ý nghĩa ngữ nghĩa
Giá trị chính của embedding trong học máy là chúng giữ nguyên ý nghĩa ngữ nghĩa của dữ liệu. Ví dụ, trong xử lý văn bản, các từ “mèo” và “con mèo” sẽ nằm gần nhau hơn trong không gian véc tơ so với từ “ô tô”.
Tính chất này cho phép các mô hình hiểu bối cảnh và mối liên hệ ngữ nghĩa, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của tìm kiếm và phân loại. Ngay cả khi thiết lập proxy để tìm kiếm trên Google, embedding ngữ nghĩa có thể giúp lọc và cấu trúc kết quả theo ý nghĩa, chứ không chỉ theo từ khóa.
Đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn
Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại, như GPT hoặc BERT, sử dụng nhúng làm cơ sở để biểu diễn các từ, câu và tài liệu. Chính nhờ các biểu diễn véc tơ này mà các mô hình có thể phân tích và tạo ra văn bản liên tục, dịch ngôn ngữ và trả lời các câu hỏi phức tạp.
Trong thực tế, các nhà phát triển thường sử dụng embeddings TensorFlow — một công cụ mạnh mẽ để làm việc với các biểu diễn véc tơ trong các thư viện học sâu phổ biến. Kết hợp với các thành phần khác của framework, điều này cho phép xây dựng các hệ thống tìm kiếm, đề xuất và phân tích phức tạp.
Tạo ra các ứng dụng sáng tạo
Embeddings mở ra cơ hội để tạo ra các ứng dụng sáng tạo trong nhiều lĩnh vực khác nhau: từ chatbot thông minh đến hệ thống tự động chọn lọc nội dung. Trong thương mại điện tử, đó có thể là các đề xuất sản phẩm, trong y tế — tìm kiếm các trường hợp tương tự trong cơ sở dữ liệu, trong an ninh mạng — phát hiện các mẫu đáng ngờ trong lưu lượng truy cập. Kết hợp với embedding, học máy và các phương pháp phân tích hiện đại, các vectơ dữ liệu này cho phép tạo ra các giải pháp học cách hiểu người dùng và đưa ra các câu trả lời chính xác nhất có thể.
Vector và mô hình là gì?
Để hiểu cách thức hoạt động của các yếu tố nhúng trong học máy (embedding), cần phải hiểu vector là gì và tại sao nó lại cần thiết. Trong học máy, vectơ là một tập hợp các số được sắp xếp theo thứ tự, mô tả một đối tượng trong không gian các đặc trưng. Biểu diễn vectơ của văn bản cho phép các thuật toán xử lý thông tin giống như cách con người nhận thức ý nghĩa, chứ không chỉ các chữ cái.
Thay vì so sánh trực tiếp các từ hoặc hình ảnh, mô hình phân tích khoảng cách giữa các vectơ của chúng. Vectơ càng gần nhau, sự tương đồng về mặt ngữ nghĩa càng lớn. Cách tiếp cận này là nền tảng của nhiều hệ thống tìm kiếm và đề xuất, và việc thử nghiệm và điều chỉnh các thuật toán thường được bổ sung bằng các công cụ kỹ thuật — ví dụ: kiểm tra proxy và máy chủ để đảm bảo truy cập ổn định vào dữ liệu hoặc sử dụng proxy cho phần mềm hoạt động với API bên ngoài.
Word2Vec
Một trong những cách tiếp cận đầu tiên và nổi tiếng nhất để tạo ra embeddings. Mô hình Word2Vec được huấn luyện trên các tập hợp văn bản lớn và tạo ra các véc tơ cho các từ sao cho các từ có nghĩa gần nhau nằm gần nhau trong không gian. Điều này đã trở thành một bước đột phá trong huấn luyện máy học embeddings, vì lần đầu tiên cho phép các thuật toán nắm bắt được ngữ nghĩa.
GloVe
Mô hình GloVe (Global Vectors for Word Representation) cũng tạo ra các biểu diễn véc tơ của các từ, nhưng sử dụng thống kê về sự xuất hiện cùng nhau của các từ trong văn bản. Không giống như Word2Vec, nó dựa trên ma trận tần suất toàn cầu, giúp cải thiện chất lượng nhúng học máy cho các từ và thuật ngữ hiếm.
FastText
FastText của Facebook mở rộng khả năng của Word2Vec bằng cách phân tích không chỉ các từ mà còn cả các thành phần của chúng (ký tự và âm tiết). Điều này đặc biệt hữu ích cho các ngôn ngữ có hình thái phong phú, nơi hình thức của từ thường thay đổi. Kết quả là, biểu diễn véc tơ của văn bản trở nên linh hoạt hơn và ổn định hơn đối với các lỗi chính tả.
BERT
BERT của Google đã thay đổi cách tiếp cận để tạo ra các embeddings: nó tính đến ngữ cảnh của từ trong câu. Giờ đây, cùng một từ trong các cụm từ khác nhau có thể có các véc tơ khác nhau. Điều này cho phép các mô hình hiểu rõ hơn ý nghĩa của văn bản và tăng đáng kể độ chính xác của tìm kiếm và phân tích dữ liệu.
CLIP
CLIP của OpenAI có thể tạo ra các vectơ cho cả văn bản và hình ảnh, và kết hợp chúng trong một không gian. Điều này mở ra cơ hội cho các ứng dụng đa phương thức: ví dụ, tìm kiếm hình ảnh theo mô tả hoặc ngược lại.
Custom embeddings
Trong một số tác vụ, các mô hình tiêu chuẩn không phù hợp, và các công ty tạo ra các custom embeddings, được huấn luyện trên dữ liệu riêng của họ. Điều này đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực chuyên môn, nơi việc nắm bắt từ vựng chuyên ngành hoặc các mẫu độc đáo là rất quan trọng. Đồng thời, các mô hình như vậy có thể được tích hợp vào các dịch vụ tìm kiếm, CRM hoặc phần mềm nội bộ bằng cách sử dụng proxy cho phần mềm để trao đổi dữ liệu an toàn và nhanh chóng.
Tạo embeddings
Quá trình tạo embeddings trong học máy bắt đầu bằng việc chọn nguồn dữ liệu và phương pháp trình bày chúng dưới dạng véc tơ. Để có được các điểm nhúng chất lượng cao, điều quan trọng là mẫu đào tạo phải phản ánh các kịch bản ứng dụng mô hình trong tương lai.
Các đặc điểm và cải thiện độ chính xác của mô hình ML
Trong nhúng, mỗi tọa độ của vectơ tương ứng với một đặc điểm nhất định, có thể là rõ ràng (ví dụ: tần suất sử dụng từ) hoặc ẩn (sự gần gũi về nghĩa). Các đặc điểm được lựa chọn càng chính xác, chất lượng mô hình càng cao. Để tăng độ chính xác của các mô hình ML, người ta sử dụng:
- làm sạch dữ liệu bổ sung khỏi nhiễu;
- bình thường hóa các giá trị;
- sử dụng các mô hình được huấn luyện sẵn với huấn luyện bổ sung trên mẫu của riêng mình;
- cập nhật thường xuyên các embeddings để cập nhật kiến thức.
Trong các dự án thực tế, đặc biệt là trong các nhiệm vụ liên quan đến tìm kiếm và phân tích các khối lượng lớn thông tin, quá trình tạo ra các đoạn chèn có thể yêu cầu quyền truy cập ổn định vào các nguồn dữ liệu bên ngoài. Giải pháp hữu ích ở đây là mua proxy từ LTESocks để đảm bảo kết nối an toàn và ổn định mà không làm giảm tốc độ thu thập và xử lý thông tin.
Ưu điểm và nhược điểm của embedding
Sau khi hiểu rõ embedding trong học máy là gì, chúng ta có thể chỉ ra những điểm mạnh và điểm yếu của nó.
Ưu điểm:
- Bảo toàn ngữ nghĩa. Embedding cho phép nắm bắt ý nghĩa và bối cảnh của dữ liệu, chứ không chỉ là sự trùng khớp theo nghĩa đen.
- Tính gọn nhẹ. Biểu diễn véc tơ giúp giảm đáng kể kích thước dữ liệu mà không làm mất thông tin quan trọng.
- Tính linh hoạt. Phương pháp này có thể áp dụng cho văn bản, hình ảnh, âm thanh và thậm chí cả các cấu trúc đồ thị phức tạp.
- Tăng tốc độ tìm kiếm. So sánh véc tơ hoạt động nhanh hơn và hiệu quả hơn so với tìm kiếm trên dữ liệu “thô”.
Nhược điểm:
- Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu. Mẫu đào tạo được lựa chọn không phù hợp sẽ dẫn đến lỗi trong hoạt động của mô hình.
- Mất chi tiết tiềm ẩn. Khi chuyển sang không gian véc-tơ, một số đặc điểm độc đáo của đối tượng có thể bị làm mờ.
- Khó khăn trong đào tạo. Để có được các embeddings chất lượng cao, thường cần có tài nguyên tính toán lớn và đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm.
Bất chấp những nhược điểm này, embeddings vẫn là công cụ cơ bản của máy học hiện đại và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ hệ thống tìm kiếm đến trợ lý thông minh.
Xu hướng học máy trong các ngành công nghiệp và công nghệ
Trong những năm gần đây, các mô hình nhúng trong học máy không chỉ là một công cụ mà còn là động lực chính cho sự phát triển của toàn bộ ngành công nghiệp. Các công ty thương mại điện tử sử dụng embeddings để cá nhân hóa các đề xuất, các tổ chức tài chính sử dụng để đánh giá rủi ro và phát hiện các giao dịch gian lận, còn y học sử dụng để tìm kiếm các trường hợp lâm sàng tương tự và chẩn đoán dựa trên hình ảnh.
Trong lĩnh vực công nghệ thông tin, các công cụ nhúng được sử dụng để tìm kiếm thông minh trong cơ sở kiến thức của công ty, tự động phân loại nội dung và tích hợp các chatbot có thể “hiểu” ý nghĩa của các yêu cầu. Một hướng riêng biệt là các hệ thống đa phương thức, kết hợp văn bản, hình ảnh và video trong một không gian véc tơ. Các giải pháp như vậy đã được áp dụng trong truyền thông, quảng cáo và hệ thống giám sát video.
Tương lai của các tích hợp liên quan đến việc tích hợp sâu hơn vào các sản phẩm hàng ngày — từ các chương trình văn phòng đến các trợ lý giọng nói. Chúng ta đang dần tiến tới các hệ sinh thái, nơi bất kỳ công nghệ nào, cho dù là nền tảng phân tích hay ứng dụng di động, đều có thể sử dụng các biểu diễn dữ liệu vector để hoạt động chính xác và cá nhân hóa hơn.