はじめに
OpenAIは、人間レベルの一般的な人工知能を開発することを目指している組織です。そのための手法の一つとして、深層学習モデルが自然言語を理解するためのEmbeddingがあります。本記事では、その仕組みとその影響について解説します。
Embeddingとは
文や単語、文字などのテキストデータを高次元空間上における数値ベクトルに変換することを指します。この空間上では、意味的に近い単語は互いに近い位置に配置され、遠い単語は遠くに配置されます。
テキストデータは、人間が理解するためには意味を持つ記号の集まりですが、コンピュータはこれを直接扱うことが難しいです。そのため、テキストデータを数値化しコンピュータに理解できる形式に変換する必要があります。この変換する方法としてEmbeddingがあります。
OpenAIとEmbedding
OpenAIは、Embeddingを利用して大規模な言語モデル（GPT-3やChatGPTなど）を訓練します。この訓練過程は、大量のテキストデータを利用して、単語や文章がどのように関連し合っているかを学習します。その結果、モデルは、与えられた文脈から新しい単語や文の生成を予測できるようになります。
Embeddingの学習は、トークン化と呼ばれるプロセスから始まります。テキストは個々の単語や句読点に分割され、それぞれが一意の数値ID（トークン）に変換されます。次に、これらのトークンは、ベクトル表現（Embedding）に変換されます。
OpenAIのモデルは、Transformerアーキテクチャを利用しています。このアーキテクチャは、Attentionメカニズムを利用して、各トークンが他のすべてのトークンとどのように関連しているかを理解します。これにより、モデルは、文脈に応じた単語の意味を捉えることができます。
さらに、位置エンコーディングと呼ばれるテクニックを使用して、単語の位置情報をEmbeddingに追加します。これにより、モデルは単語が文のどの部分に現れるかを理解し、文法的な構造を捉えることが可能になります。
Embeddingの学習と最適化
Embeddingは、大量のテキストデータに基づいて学習されます。OpenAIのモデルは、インターネット上の大量のテキストデータを使用してEmbeddingを学習します。これにより、単語やフレーズがどのように使用されるか、どのように関連しているかをモデルが学習します。
この学習プロセスは、誤差逆伝播と確率的勾配降下法によって最適化されます。モデルは、入力と出力のペアに基づいてパラメータ（つまりEmbedding）を調整します。このプロセスは何度も繰り返され、最終的にはモデルが正確な予測を行えるようになります。
使用方法(Pythonの場合)
1.OpenAI APIキーを取得する
2.OpenAI APIのPythonライブラリをインストールする
pip install openai
3.OpenAI APIのEmbeddingを取得するPythonコードを記述する
import openai
# APIキーを設定
api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'
openai.api_key = api_key
# Embeddingを取得する関数を定義
def get_embedding(text):
response = openai.Embedding.create(
model="text-embedding-ada-002",
input=text)
return response['data'][0]['embedding']
# テキストをEmbeddingに変換
text = "こんにちは、ChatGPT!"
embedding = get_embedding(text)
print(embedding)
4.実行
Responseの形は下記のような形で返されます。
{
"object": "list",
"data": [
{
"object": "embedding",
"embedding": [
0.0023064255,
-0.009327292,
.... (1536 floats total for ada-002)
-0.0028842222,
],
"index": 0
}
],
"model": "text-embedding-ada-002",
"usage": {
"prompt_tokens": 8,
"total_tokens": 8
}
}
※OpenAI APIの公式ドキュメント参照
OpenAI API Reference
今回の場合、「こんにちは、ChatGPT!」というテキストをEmbeddingした結果が返ってきます。
Embeddingの可能性
Embeddingは、自然言語を理解するためのAIの能力を飛躍的に向上させました。Embeddingにより、モデルは単語やフレーズの意味を把握し、より自然な言語生成や質問応答、感情分析などのタスクを達成できます。
特に、OpenAIのような大規模なモデルにとって、Embeddingは膨大な数のパラメータを効率的に扱う方法を提供します。このようにして、OpenAIのモデルは、人間と同等のパフォーマンスを達成するための大きな一歩を踏み出しています。