Claro! Vou explicar detalhadamente como a conversão de um token para um vetor de embedding funciona e o que esses números representam. Esse processo é fundamental para que modelos de linguagem como o Transformer possam trabalhar com texto.
Um embedding é uma representação numérica de um token (que pode ser uma palavra, parte de uma palavra ou até um caractere). Em vez de usar palavras diretamente, que são categóricas e difíceis de processar matematicamente, os modelos convertem palavras em vetores numéricos de alta dimensão. Esses vetores capturam informações semânticas e relacionamentos entre as palavras.
A conversão de um token para um vetor de embedding envolve duas etapas principais:
O texto é dividido em tokens. Por exemplo:
- Texto: "Olá, como vai?"
- Tokens:
["Olá", ",", "como", "vai", "?"]
Cada token é mapeado para um ID numérico usando um vocabulário pré-definido. Por exemplo:
- Tokens:
["Olá", ",", "como", "vai", "?"] - IDs:
[1045, 1012, 2013, 3014, 1015]
Cada ID é usado para buscar um vetor de embedding em uma tabela de embeddings (embedding table). Essa tabela é uma matriz onde:
- Cada linha corresponde a um token (pelo seu ID).
- Cada coluna corresponde a uma dimensão do embedding.
Por exemplo, se o embedding tiver 4 dimensões, a tabela de embeddings pode ser algo assim:
| ID | Dimensão 1 | Dimensão 2 | Dimensão 3 | Dimensão 4 |
|---|---|---|---|---|
| 1045 | 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.4 |
| 1012 | 0.5 | 0.6 | 0.7 | 0.8 |
| 2013 | 0.9 | 1.0 | 1.1 | 1.2 |
| 3014 | 1.3 | 1.4 | 1.5 | 1.6 |
| 1015 | 1.7 | 1.8 | 1.9 | 2.0 |
Quando o token "Olá" (ID 1045) é convertido em embedding, o modelo busca a linha correspondente ao ID 1045 na tabela de embeddings e obtém o vetor [0.1, 0.2, 0.3, 0.4].
Os números no vetor de embedding são representações numéricas aprendidas que capturam informações sobre o significado e o uso do token. Aqui estão alguns pontos importantes:
-
Semântica:
- Tokens com significados semelhantes tendem a ter embeddings semelhantes.
- Por exemplo, as palavras "gato" e "cachorro" podem ter embeddings próximos no espaço vetorial, pois ambos são animais domésticos.
-
Relações entre Palavras:
- Os embeddings capturam relações como sinônimos, antônimos e analogias.
- Por exemplo, a relação "rei - homem + mulher = rainha" pode ser representada matematicamente no espaço de embeddings.
-
Contexto:
- Em modelos modernos como o BERT ou GPT, os embeddings são contextuais, ou seja, o vetor de embedding de uma palavra pode variar dependendo do contexto em que ela aparece.
-
Dimensões:
- Cada dimensão do vetor de embedding pode representar uma característica abstrata da palavra (como gênero, número, grau de formalidade, etc.).
- No entanto, essas características não são explicitamente definidas; elas são aprendidas pelo modelo durante o treinamento.
Vamos usar o exemplo anterior:
- Token: "Olá"
- ID: 1045
- Embedding:
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
Esse vetor [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] é a representação numérica da palavra "Olá". Durante o treinamento, o modelo ajusta esses números para que palavras com significados ou usos semelhantes tenham embeddings próximos no espaço vetorial.
Os embeddings são aprendidos durante o treinamento do modelo. O processo é o seguinte:
- Inicialização: No início, os embeddings são inicializados com valores aleatórios.
- Ajuste: Durante o treinamento, o modelo ajusta os valores dos embeddings para minimizar a perda (loss) em tarefas como prever a próxima palavra ou reconstruir palavras mascaradas.
- Resultado: Após o treinamento, os embeddings capturam relações semânticas e sintáticas entre as palavras.
- Tokenização: O texto é dividido em tokens, e cada token é mapeado para um ID.
- Embedding Lookup: O ID é usado para buscar um vetor de embedding em uma tabela de embeddings.
- Vetor de Embedding: Um vetor numérico que representa o token em um espaço de alta dimensão.
- Significado dos Números: Eles capturam informações semânticas e relacionamentos entre as palavras, aprendidos durante o treinamento.
Espero que isso tenha esclarecido sua dúvida! Se precisar de mais detalhes, estou à disposição. 😊