Embeddings : Comment l'IA transforme tout en nombres

Le Problème des Nombres

Les ordinateurs fonctionnent avec des nombres. Juste des nombres. Les réseaux neuronaux ? Pareil. Juste des maths sur des nombres.

Mais le monde n'est pas fait de nombres. Des mots. Des images. Des sons. Des concepts. Comment l'IA les traite-t-elle ?

Les embeddings. Ils convertissent tout en nombres d'une manière qui préserve le sens. Concept crucial. Sous-tend toute l'IA moderne.

Ce que sont réellement les Embeddings

Un embedding est un vecteur dense de nombres représentant quelque chose.

Embedding de mot : "chat" devient [0.2, -0.5, 0.8, ...] (des centaines de nombres).

Embedding d'image : une photo devient [0.1, 0.9, -0.3, ...] (des milliers de nombres).

Les nombres ne sont pas aléatoires. Ils sont appris pour capturer le sens. Des choses similaires obtiennent des embeddings similaires. Des choses différentes obtiennent des embeddings différents.

C'est la clé : la similarité de sens devient la similarité de nombres. Les opérations mathématiques sur les embeddings reflètent les relations sémantiques.

Pourquoi Nous Avons Besoin des Embeddings

Vous pourriez représenter les mots comme des vecteurs one-hot. "Chat" = [1,0,0,...,0]. "Chien" = [0,1,0,...,0]. Un nombre unique pour chaque mot.

Problème : aucune relation capturée. "Chat" et "chien" sont aussi différents que "chat" et "avion". Tous les vecteurs sont orthogonaux. Pas de sens sémantique.

Les embeddings résolvent ce problème. "Chat" et "chien" obtiennent des embeddings similaires (tous deux des animaux). "Chat" et "avion" obtiennent des embeddings différents. La similarité dans l'espace vectoriel reflète la similarité de sens.

Maintenant, les opérations mathématiques ont un sens. L'arithmétique sur les embeddings correspond au raisonnement sur le sens.

Comment les Embeddings sont Appris

Les embeddings ne sont pas fabriqués à la main. Ils sont appris à partir de données.

Embeddings de Mots (approche Word2Vec) :

Entraînez un réseau neuronal sur une tâche simple : prédire les mots de contexte à partir d'un mot cible. Ou vice versa.

Exemple : phrase "Le chat était assis sur le tapis." Pour le mot cible "chat", prédisez "le", "était assis", "sur".

Le réseau apprend : pour bien prédire le contexte, il doit représenter les mots similaires de manière similaire. "Chat" et "chien" apparaissent dans des contextes similaires. Ils obtiennent des embeddings similaires.

Les embeddings sont un sous-produit. Pas l'objectif de la tâche. Mais ils capturent le sens sémantique.

Approche Moderne (Transformers) :

Apprenez les embeddings dans le cadre d'un modèle plus large. Le modèle de langage prédit le mot suivant. Le modèle d'image classifie les objets. Les embeddings émergent comme des représentations internes.

Ceux-ci sont contextuels. Le même mot obtient des embeddings différents dans des contextes différents. "Bank" (financière) vs "bank" (rivière) obtiennent des représentations différentes.

L'Espace Sémantique

Les embeddings créent un espace géométrique où le sens est la géométrie.

• Similarité = Proximité : Les concepts similaires se regroupent. Les animaux se regroupent. Les véhicules se regroupent. Les concepts abstraits se regroupent. La distance mesure la similarité.
• Relations = Directions : Exemple célèbre : roi - homme + femme ≈ reine

L'arithmétique vectorielle capture les relations. La direction de "homme" à "roi" (genre à royauté) est similaire à celle de "femme" à "reine".

Les analogies deviennent des opérations vectorielles. Époustouflant mais ça marche.

Dimensions = Attributs :

Chaque dimension capture un attribut. Une dimension pourrait être "l'animacy" (vivant vs non-vivant). Une autre pourrait être la "taille". Une autre "l'abstraction".

Des centaines de dimensions capturent des centaines d'attributs. Combinées, elles représentent le sens.

Différents Types d'Embeddings

• Embeddings de Mots : Mots en vecteurs. Word2Vec, GloVe, FastText. Fondement du PNL.
• Embeddings de Phrases : Phrases entières en vecteurs. Capturent le sens des phrases complètes, pas seulement des mots. Utilisés pour la recherche sémantique.
• Embeddings d'Images : Images en vecteurs. Caractéristiques CNN. Sorties de transformateur de vision. Permettent la recherche d'images, la comparaison de similarité.
• Embeddings Multimodaux : Différentes modalités dans le même espace. Le texte et les images obtiennent des embeddings comparables. CLIP le fait. Permet la recherche intermodale.
• Embeddings de Graphes : Nœuds dans les graphes en vecteurs. Capturent la structure du réseau. Utilisés dans les réseaux sociaux, les graphes de connaissances.

Comment les Embeddings sont Utilisés

• Recherche de Similarité : Trouver des éléments similaires. Voisins les plus proches dans l'espace d'embedding. Moteurs de recherche, systèmes de recommandation.
• Classification : Utiliser les embeddings comme caractéristiques pour la classification. Caractéristiques sémantiques, pas de données brutes. Meilleure généralisation.
• Clustering : Regrouper des éléments similaires. K-means sur les embeddings. Modélisation de sujets, segmentation client.
• Apprentissage par Transfert : Utiliser les embeddings d'un grand modèle dans une petite tâche. Le savoir pré-entraîné est transféré. Courant en vision et PNL.
• Génération Augmentée par Récupération : Intégrer des requêtes et des documents. Récupérer des documents pertinents. Fournir au modèle de langage. Réponses factuelles de l'IA.

Embeddings Binaires (L'Alternative Efficace)

Embeddings traditionnels : vecteurs à virgule flottante. 32 bits par dimension. Grande empreinte mémoire.

Embeddings binaires : 1 bit par dimension. Chaque dimension est +1 ou -1. 32× moins de mémoire.

Comment Ils Fonctionnent :

Apprenez les embeddings normalement. Puis binarisez : les dimensions positives deviennent +1, les négatives deviennent -1.

Similarité : au lieu du produit scalaire, utilisez la distance de Hamming ou XNOR-popcount. Beaucoup plus rapide.

Compromis :

Perte de précision. Mais pour de nombreuses tâches, cela n'a pas d'importance. La récupération, la recherche du plus proche voisin fonctionnent bien avec le binaire.

Gain : vitesse et efficacité mémoire massives. Déploiement sur des appareils périphériques. Traitement rapide de milliards de vecteurs.

L'Approche de Dweve :

Les contraintes sont des motifs binaires. Embeddings intrinsèquement binaires. Hypervecteurs de 65 536 bits. Stockage efficace, opérations rapides.

Correspondance de motifs via XNOR et popcount. Similarité par comptage d'accords. Binaire jusqu'au bout.

L'Importance de la Dimensionalité

Combien de dimensions ? Plus n'est pas toujours mieux.

Trop Peu de Dimensions : Ne peut pas capturer la complexité. Différents concepts entrent en collision. Perte de distinctions importantes.

Trop de Dimensions : Coût computationnel. Utilisation de la mémoire. Surapprentissage. Malédiction de la dimensionalité (tout devient équidistant dans les hautes dimensions).

Tailles Typiques :

Embeddings de mots : 100-300 dimensions

Embeddings de phrases : 384-1024 dimensions

Embeddings d'images : 512-2048 dimensions

Hypervecteurs binaires : 1024-65536 bits (pour des propriétés robustes)

Le choix dépend de la complexité de la tâche et du budget computationnel.

Ce qu'il Faut Retenir

• 1. Les embeddings convertissent tout en nombres. Les mots, les images, les concepts deviennent des vecteurs. Permet le traitement par l'IA.
• 2. Le sens devient géométrie. Les concepts similaires obtiennent des vecteurs similaires. La distance mesure la similarité. Les directions capturent les relations.
• 3. Appris à partir de données, non fabriqués à la main. Les réseaux neuronaux apprennent les embeddings dans le cadre de l'entraînement. Les motifs dans les données déterminent la représentation.
• 4. Permettent des opérations sémantiques. Les maths sur les vecteurs reflètent le raisonnement sur le sens. L'arithmétique vectorielle fait des analogies.
• 5. Plusieurs types pour différentes données. Mots, phrases, images, graphes. Chacun a des méthodes d'embedding spécialisées.
• 6. Les embeddings binaires offrent de l'efficacité. 1 bit par dimension au lieu de 32. Gains massifs en mémoire et en vitesse. Fonctionne pour de nombreuses tâches.
• 7. La dimensionalité est un compromis. Plus de dimensions capturent plus de complexité. Mais coûtent des ressources computationnelles. Un équilibre est nécessaire.

En Résumé

Les embeddings sont la façon dont l'IA comble le fossé entre les concepts humains et le calcul machine. Tout ce qui a du sens est converti en vecteurs dans un espace où la similarité de sens devient la similarité de géométrie.

Ce n'est pas seulement une représentation. C'est le fondement de l'IA moderne. Recherche, recommandation, génération, compréhension. Tout repose sur les embeddings.

Les vecteurs ne sont pas arbitraires. Ils sont appris pour capturer la structure sémantique. La géométrie reflète le sens. Les opérations mathématiques correspondent au raisonnement.

Les embeddings binaires montrent que vous n'avez pas besoin de la précision à virgule flottante pour le sens sémantique. Les représentations à 1 bit fonctionnent. Efficacement. À l'échelle. Déployées partout.

Comprendre les embeddings, c'est comprendre comment l'IA voit le monde. Pas comme des mots ou des images. Mais comme des vecteurs dans un espace de haute dimension où le sens est mathématique.

Vous voulez des embeddings efficaces ? Explorez l'approche hypervectorielle de Dweve. Motifs binaires de 65 536 bits. Similarité basée sur XNOR. Sens sémantique dans l'espace binaire. Le type de représentation qui fonctionne à la vitesse du matériel.