Vector Embeddings for Developers: The Basics
아직 알지 못할 수도 있지만 벡터 임베딩은 어디에나 있습니다. 벡터 임베딩은 검색부터 AI 어시스턴트에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용되는 많은 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘의 기본 구성 요소입니다. 이 분야에서 자신만의 애플리케이션을 구축하려고 한다면 어느 시점에는 벡터 임베딩에 부딪힐 것입니다. 이 게시물에서는 벡터 임베딩이 무엇인지 그리고 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 기본적인 직관을 얻으려고 합니다.
문제 해결을 위해 어떤 점을 시도하고 있나요?
전통적인 애플리케이션을 구축할 때, 데이터 구조는 대개 데이터베이스에서 가져온 객체로 표현됩니다. 이러한 객체들은 애플리케이션 구축과 관련된 속성(또는 데이터베이스의 열)을 가지고 있습니다.
시간이 흐르면서 이러한 객체의 속성 수는 증가하게 되며, 이로 인해 주어진 작업을 완료하기 위해 어떤 속성이 필요한지 더욱 신중하게 고려해야 할 수도 있습니다. 심지어 특정 작업을 해결하기 위해 이러한 객체의 특수한 표현을 생성하게 되어 매우 “뚱뚱한” 객체를 처리하는 오버헤드를 지불하지 않아도 될 수도 있습니다. 이 과정은 피처 엔지니어링이라고 알려져 있으며, 이를 통해 현재 수행 중인 작업과 관련된 핵심 피처만 선택하여 애플리케이션을 최적화합니다.
비구조화된 데이터를 처리할 때에도 이와 같은 피처 엔지니어링 과정을 거쳐야 합니다. 그러나 비구조화된 데이터는 더 많은 관련 피처를 가질 가능성이 있으며 수동 피처 엔지니어링을 수행하는 것은 현실적이지 않을 것입니다.
이러한 경우, 벡터 임베딩을 자동 피처 엔지니어링의 형태로 사용할 수 있습니다. 데이터에서 필요한 피처를 수동으로 선택하는 대신에, 사전 훈련된 머신 러닝 모델을 적용하여 데이터의 의미 있는 부분을 보존하면서 더 간결한 표현을 생성할 수 있습니다.
벡터 임베딩이 무엇인가요?
벡터 임베딩에 대해 알아보기 전에, 먼저 벡터에 대해 이야기해봅시다. 벡터는 크기와 방향을 가진 수학적 구조입니다. 예를 들어, 벡터를 공간상의 점으로 생각할 수 있으며, “방향”은 벡터 공간에서 (0,0,0)에서 그 점까지의 화살표로 생각할 수 있습니다.
개발자로서, 벡터를 숫자 값이 들어있는 배열로 생각하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 예를 들어:
vector = [0,-2,…4]
하나의 공간에서 많은 벡터를 볼 때, 일부는 서로 가깝고, 일부는 멀리 떨어져 있다고 말할 수 있습니다. 일부 벡터는 함께 군집을 이룰 수 있으며, 다른 일부는 공간에 희소하게 분포할 수 있습니다.
곧 벡터 간의 이러한 관계가 어떻게 유용할 수 있는지 살펴볼 것입니다.
벡터는 머신 러닝 알고리즘에 이상적인 데이터 구조입니다 — 현대의 CPU와 GPU는 벡터를 처리하기 위해 필요한 수학적 연산을 수행하기 위해 최적화되어 있습니다. 그러나 우리의 데이터는 드물게 벡터로 표현됩니다. 이 때 벡터 임베딩이 중요한 역할을 합니다. 이는 거의 모든 데이터 유형을 가져와 벡터로 표현할 수 있게 해주는 기술입니다.
그러나 단순히 데이터를 벡터로 변환하는 것만큼 간단하지 않습니다. 이 변환된 데이터에서 작업을 수행할 수 있도록 하면서도 데이터의 원래 의미를 잃지 않도록 해야 합니다. 예를 들어, 두 문장을 비교하려는 경우 — 그저 포함된 단어를 비교하고 싶은 것이 아니라 그들이 동일한 의미를 가지고 있는지 여부를 비교하고 싶습니다. 데이터의 의미를 보존하려면 벡터 간의 관계가 의미 있는 벡터를 생성하는 방법을 이해해야 합니다.
이를 위해 우리는 임베딩 모델이라고 알려진 것이 필요합니다. 많은 현대의 임베딩 모델들은 대량의 레이블이 붙은 데이터를 신경망에 전달함으로써 구축됩니다. 신경망에 대해 이전에 들어봤을 수도 있습니다 — 이들은 복잡한 문제를 해결하기 위해 사용되는 인기 있는 도구이기도 합니다. 매우 단순한 용어로, 신경망은 함수로 연결된 노드의 층으로 구성됩니다. 그런 다음 이러한 신경망을 훈련시켜 다양한 작업을 수행하도록 합니다.
우리는 지도 학습을 적용하여 신경망을 훈련시킵니다 — 입력과 레이블이 붙은 출력의 쌍으로 이루어진 대량의 훈련 데이터 세트를 네트워크에 공급합니다. 또는 자기 지도 학습 또는 비지도 학습을 적용할 수 있으며, 이러한 방법은 레이블이 붙은 출력을 필요로 하지 않습니다. 이러한 값들은 네트워크 활성화와 연산의 각 층에서 변환됩니다. 훈련의 각 반복마다, 신경망은 각 층에서의 활성화를 수정합니다. 결국, 신경망은 주어진 입력에 대해 출력 레이블이 무엇이어야 하는지 예측할 수 있게 되며 — 심지어 그 특정 입력을 이전에 본 적이 없더라도 말이죠.
임베딩 모델은 기본적으로 마지막 층이 제거된 이러한 신경망입니다. 입력에 대해 특정 레이블이 지정된 값을 얻는 대신에 벡터 임베딩을 얻게 됩니다.
임베딩 모델의 훌륭한 예는 텍스트 기반 작업의 다양한 분야에서 정기적으로 사용되는 인기 있는 word2vec입니다. TensorFlow의 projector 도구에 의해 생성된 시각화를 살펴보겠습니다. 이 도구는 임베딩을 시각화하는 것을 쉽게 만들어줍니다.
이 시각화는 임베딩의 세 차원만을 표현하지만, 임베딩 모델이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시각화에서 강조된 여러 데이터 포인트가 있으며, 각각이 단어에 대한 벡터 임베딩을 나타냅니다. 이름에서 알 수 있듯이, word2vec은 단어를 임베딩합니다. 서로 가까이에 위치한 단어들은 의미론적으로 유사하며, 멀리 떨어진 단어들은 다른 의미론적 의미를 가지고 있습니다.
훈련이 완료되면, 임베딩 모델은 원시 데이터를 벡터 임베딩으로 변환할 수 있습니다. 즉, 벡터 공간에서 새로운 데이터 포인트를 어디에 배치할지 알 수 있습니다.
word2vec 예제에서 보았듯이, 모델의 맥락 내에서 서로 가까운 벡터들은 맥락적 유사성을 가지며, 멀리 떨어진 벡터들은 서로 다릅니다. 이것이 우리의 벡터에 의미를 부여하는 것으로, 벡터 공간에서 다른 벡터들과의 관계는 임베딩 모델이 훈련된 도메인을 어떻게 “이해”하는지에 따라 달라집니다.
벡터 임베딩으로 무엇을 할 수 있나요?
벡터 임베딩은 놀랍도록 다양한 도구이며 많은 분야에 적용할 수 있습니다. 일반적으로, 애플리케이션은 쿼리로 벡터 임베딩을 사용하고 이와 유사한 다른 벡터 임베딩과 그에 해당하는 값을 생성합니다. 각 도메인의 애플리케이션의 차이점은 이 유사성의 중요도입니다.
- 텍스트 분석:
- 벡터 임베딩은 단어, 문장, 문서의 의미를 캡처하여 텍스트 분석에서 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 감성 분석, 토픽 모델링, 문서 분류 등에 사용됩니다.
- 추천 시스템:
- 벡터 임베딩은 사용자와 아이템 간의 관계를 모델링하여 개인화된 추천을 생성하는 데 사용됩니다.
- 이미지 및 비디오 분석:
- 벡터 임베딩은 이미지 또는 비디오의 내용을 캡처하고 유사한 이미지 또는 비디오를 찾는 데 사용됩니다.
- 음성 인식 및 처리:
- 벡터 임베딩은 음성 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.
- 생물정보학:
- 벡터 임베딩은 유전자 서열이나 단백질 구조를 모델링하고 분석하는 데 사용됩니다.
- 시계열 데이터 분석:
- 벡터 임베딩은 시계열 데이터의 패턴과 트렌드를 분석하는 데 사용됩니다.
벡터 임베딩은 데이터를 저차원 공간에 투영하여 데이터 간의 관계를 유지하면서 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다. 또한 벡터 임베딩은 머신 러닝 모델의 입력으로 사용되어 다양한 예측 작업을 지원합니다.
제공된 예제들은 벡터 임베딩이 다양한 분야에서 어떻게 다양하게 적용될 수 있는지를 잘 보여줍니다. 여기에 언급된 애플리케이션들의 요약입니다:
- 의미론적 검색(Semantic Search):
- 기존의 검색 엔진들은 키워드의 중복을 검색하는 방식으로 작동합니다. 그러나 벡터 임베딩을 활용하면 의미론적 검색은 단순한 키워드 일치를 넘어서 쿼리의 의미론적 의미를 기반으로 결과를 제공할 수 있습니다.
- 질문-답변 애플리케이션(Question-answering Applications):
- 질문과 답변의 쌍으로 임베딩 모델을 훈련시킴으로써 이전에 본 적 없는 질문에 답변할 수 있는 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
- 이미지 검색(Image Search):
- 벡터 임베딩은 이미지 검색 작업을 위한 기반으로서 잘 적합하며, CLIP, ResNet과 같은 모델들은 이미지 유사성, 객체 감지 등과 같은 다양한 작업을 돕습니다.
- 오디오 검색(Audio Search):
- 오디오를 일련의 활성화(오디오 스펙트로그램)로 변환함으로써 오디오 유사성 검색을 위해 사용할 수 있는 벡터 임베딩을 생성할 수 있습니다.
- 추천 시스템(Recommender Systems):
- 제품, 기사 등 다양한 엔터티와 관련된 구조화된 데이터에서 임베딩을 생성함으로써 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 대부분의 경우 특정 애플리케이션에 특화된 자체 임베딩 모델을 생성해야 하며, 이미지나 텍스트 설명이 있는 경우 비구조화된 임베딩 방법과 결합할 수 있습니다.
- 이상 탐지(Anomaly Detection):
- 레이블이 부착된 대량의 센서 정보 데이터 세트를 사용하여 이상 발생을 식별하기 위한 임베딩을 생성할 수 있습니다.
벡터 임베딩은 보여진 것처럼 광범위한 작업을 처리하는 데 있어 강력한 도구이며, 나열된 애플리케이션을 넘어서 확장됩니다. 더 깊게 탐구하려면 예제 애플리케이션 섹션을 참조하거나 vector search의 기본 사항에 대해 더 알아보고 Pinecone와 같은 도구가 벡터 임베딩을 관리하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 확인할 수 있습니다.
