Embeddings: Hoe AI Alles in Getallen Verandert

Het Getalprobleem

Computers werken met getallen. Alleen getallen. Neurale netwerken? Hetzelfde. Gewoon wiskunde met getallen.

Maar de wereld bestaat niet uit getallen. Woorden. Afbeeldingen. Geluiden. Concepten. Hoe verwerkt AI deze?

Embeddings. Ze converteren alles naar getallen op een manier die betekenis behoudt. Cruciaal concept. Ligt ten grondslag aan alle moderne AI.

Wat Embeddings Werkelijk Zijn

Een embedding is een dichte vector van getallen die iets representeert.

Woordembedding: "kat" wordt [0.2, -0.5, 0.8, ...] (honderden getallen).

Afbeeldingembedding: een foto wordt [0.1, 0.9, -0.3, ...] (duizenden getallen).

De getallen zijn niet willekeurig. Ze zijn geleerd om betekenis vast te leggen. Vergelijkbare dingen krijgen vergelijkbare embeddings. Verschillende dingen krijgen verschillende embeddings.

Dat is de sleutel: gelijkenis in betekenis wordt gelijkenis in getallen. Wiskundige bewerkingen op embeddings weerspiegelen semantische relaties.

Waarom We Embeddings Nodig Hebben

Je zou woorden kunnen representeren als one-hot vectoren. "Kat" = [1,0,0,...,0]. "Hond" = [0,1,0,...,0]. Uniek nummer voor elk woord.

Probleem: geen relatie vastgelegd. "Kat" en "hond" zijn even verschillend als "kat" en "vliegtuig." Alle vectoren orthogonaal. Geen semantische betekenis.

Embeddings lossen dit op. "Kat" en "hond" krijgen vergelijkbare embeddings (beide dieren). "Kat" en "vliegtuig" krijgen verschillende embeddings. Gelijkenis in vectorruimte weerspiegelt gelijkenis in betekenis.

Nu zijn wiskundige bewerkingen logisch. Rekenen met embeddings komt overeen met redeneren over betekenis.

Hoe Embeddings Worden Geleerd

Embeddings worden niet handmatig gemaakt. Ze worden geleerd uit data.

Woordembeddings (Word2Vec-benadering):

Train een neuraal netwerk op een eenvoudige taak: voorspel contextwoorden uit een doelwoord. Of andersom.

Voorbeeld: zin "De kat zat op de mat." Voor doelwoord "kat," voorspel "de," "zat," "op."

Netwerk leert: om de context goed te voorspellen, moet het vergelijkbare woorden op een vergelijkbare manier representeren. "Kat" en "hond" verschijnen in vergelijkbare contexten. Ze krijgen vergelijkbare embeddings.

De embeddings zijn een bijproduct. Niet het doel van de taak. Maar ze vangen semantische betekenis.

Moderne Benadering (Transformers):

Leer embeddings als onderdeel van een groter model. Taalmodel voorspelt het volgende woord. Afbeeldingsmodel classificeert objecten. Embeddings ontstaan als interne representaties.

Deze zijn contextueel. Hetzelfde woord krijgt verschillende embeddings in verschillende contexten. "Bank" (financieel) versus "bank" (rivier) krijgen verschillende representaties.

De Semantische Ruimte

Embeddings creëren een geometrische ruimte waar betekenis geometrie is.

• Gelijkenis = Nabijheid: Vergelijkbare concepten clusteren. Dieren clusteren. Voertuigen clusteren. Abstracte concepten clusteren. Afstand meet gelijkenis.
• Relaties = Richtingen: Beroemd voorbeeld: koning - man + vrouw ≈ koningin

Vectorrekenkunde legt relaties vast. De richting van "man" naar "koning" (geslacht naar royalty) is vergelijkbaar met "vrouw" naar "koningin."

Analogieën worden vectoroperaties. Verbazingwekkend, maar het werkt.

Dimensies = Attributen:

Elke dimensie legt een bepaald attribuut vast. Eén dimensie kan "bezieling" zijn (levend versus niet-levend). Een andere kan "grootte" zijn. Een andere "abstractheid."

Honderden dimensies vangen honderden attributen. Gecombineerd representeren ze betekenis.

Verschillende Soorten Embeddings

• Woordembeddings: Woorden naar vectoren. Word2Vec, GloVe, FastText. Fundament van NLP.
• Zinsembeddings: Hele zinnen naar vectoren. Vangen de betekenis van volledige zinnen, niet alleen woorden. Gebruikt voor semantisch zoeken.
• Afbeeldingembeddings: Afbeeldingen naar vectoren. CNN-kenmerken. Vision transformer-uitvoer. Maken afbeelding zoeken, gelijkenisvergelijking mogelijk.
• Multimodale Embeddings: Verschillende modaliteiten naar dezelfde ruimte. Tekst en afbeeldingen krijgen vergelijkbare embeddings. CLIP doet dit. Maakt cross-modaal zoeken mogelijk.
• Graafembeddings: Knopen in grafen naar vectoren. Vangen netwerkstructuur. Gebruikt in sociale netwerken, kennisgrafen.

Hoe Embeddings Worden Gebruikt

• Gelijkenis Zoeken: Vind vergelijkbare items. Naaste buren in de embeddingruimte. Zoekmachines, aanbevelingssystemen.
• Classificatie: Gebruik embeddings als kenmerken voor classificatie. Semantische kenmerken, geen ruwe data. Betere generalisatie.
• Clustering: Groepeer vergelijkbare items. K-means op embeddings. Onderwerpmodellering, klantsegmentatie.
• Transfer Learning: Gebruik embeddings van een groot model in een kleine taak. Voorgetrainde kennis wordt overgedragen. Gebruikelijk in visie en NLP.
• Retrieval-Augmented Generation: Embed queries en documenten. Haal relevante documenten op. Geef ze aan het taalmodel. Feitelijke AI-antwoorden.

Binaire Embeddings (Het Efficiënte Alternatief)

Traditionele embeddings: floating-point vectoren. 32 bits per dimensie. Grote geheugenvoetafdruk.

Binaire embeddings: 1 bit per dimensie. Elke dimensie is +1 of -1. 32× minder geheugen.

Hoe Ze Werken:

Leer embeddings normaal. Binariseer vervolgens: positieve dimensies worden +1, negatieve worden -1.

Gelijkenis: in plaats van dot product, gebruik Hamming-afstand of XNOR-popcount. Veel sneller.

Afwegingen:

Verlies wat precisie. Maar voor veel taken maakt het niet uit. Retrieval, nearest neighbor search werken prima met binair.

Winst: enorme snelheid en geheugenefficiëntie. Implementeer op edge-apparaten. Verwerk miljarden vectoren snel.

Dweve's Benadering:

Constraints zijn binaire patronen. Intrinsiek binaire embeddings. 65.536-bit hypervectoren. Efficiënte opslag, snelle bewerkingen.

Patroonherkenning via XNOR en popcount. Gelijkenis via overeenkomstentelling. Helemaal binair.

Dimensionaliteit Doet Ertoe

Hoeveel dimensies? Meer is niet altijd beter.

Te Weinig Dimensies: Kan complexiteit niet vastleggen. Verschillende concepten botsen. Verlies belangrijke onderscheidingen.

Te Veel Dimensies: Computationele kosten. Geheugengebruik. Overfitting. Vloek van dimensionaliteit (alles wordt equidistant in hoge dimensies).

Typische Groottes:

Woordembeddings: 100-300 dimensies

Zinsembeddings: 384-1024 dimensies

Afbeeldingembeddings: 512-2048 dimensies

Binaire hypervectoren: 1024-65536 bits (voor robuuste eigenschappen)

Keuze hangt af van taakcomplexiteit en computationeel budget.

Wat Je Moet Onthouden

• 1. Embeddings converteren alles naar getallen. Woorden, afbeeldingen, concepten worden vectoren. Maakt AI-verwerking mogelijk.
• 2. Betekenis wordt geometrie. Vergelijkbare concepten krijgen vergelijkbare vectoren. Afstand meet gelijkenis. Richtingen vangen relaties.
• 3. Geleerd uit data, niet handmatig gemaakt. Neurale netwerken leren embeddings als onderdeel van training. Patronen in data bepalen representatie.
• 4. Maken semantische bewerkingen mogelijk. Wiskunde op vectoren weerspiegelt redeneren over betekenis. Vectorrekenkunde doet analogieën.
• 5. Meerdere typen voor verschillende data. Woorden, zinnen, afbeeldingen, grafen. Elk heeft gespecialiseerde embeddingmethoden.
• 6. Binaire embeddings bieden efficiëntie. 1 bit per dimensie in plaats van 32. Enorme geheugen- en snelheidsvoordelen. Werkt voor veel taken.
• 7. Dimensionaliteit is een afweging. Meer dimensies vangen meer complexiteit. Maar kosten computationele middelen. Balans nodig.

De Kern

Embeddings zijn hoe AI de kloof overbrugt tussen menselijke concepten en machineberekeningen. Alles wat betekenisvol is, wordt omgezet in vectoren in een ruimte waar gelijkenis in betekenis gelijkenis in geometrie wordt.

Dit is niet alleen representatie. Het is de basis van moderne AI. Zoeken, aanbevelen, genereren, begrijpen. Alles is afhankelijk van embeddings.

De vectoren zijn niet willekeurig. Ze zijn geleerd om semantische structuur vast te leggen. De geometrie weerspiegelt betekenis. Wiskundige bewerkingen komen overeen met redeneren.

Binaire embeddings laten zien dat je geen floating-point precisie nodig hebt voor semantische betekenis. 1-bit representaties werken. Efficiënt. Op schaal. Overal inzetbaar.

Embeddings begrijpen betekent begrijpen hoe AI de wereld ziet. Niet als woorden of afbeeldingen. Als vectoren in een hoogdimensionale ruimte waar betekenis wiskunde is.

Wilt u efficiënte embeddings? Ontdek Dweve's hypervector-benadering. 65.536-bit binaire patronen. XNOR-gebaseerde gelijkenis. Semantische betekenis in binaire ruimte. Het soort representatie dat werkt op hardwaresnelheid.