Embedding Model: ช่วยในการทำนายคำถัดไปในลำดับข้อความ

เรียนรู้เกี่ยวกับ Embedding Model และวิธีการที่มันช่วยในการทำนายคำถัดไปในลำดับข้อความ รวมถึงการใช้งานในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการสร้างแบบจำลองภาษา

ask me คุย กับ AI

by9tum.com
ประเภทของ Embedding Model:
แนวคิดเบื้องหลัง Word Embedding: ก่อนที่เราจะพูดถึงการทำนายคำถัดไป เราต้องเข้าใจก่อนว่า Embedding Model ทำงานอย่างไร หัวใจสำคัญของมันคือการแปลงคำหรือวลีให้เป็นเวกเตอร์ตัวเลขในพื้นที่หลายมิติ เวกเตอร์เหล่านี้เรียกว่า "Embedding" ซึ่งแสดงถึงความหมายของคำในเชิงปริมาณ คำที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะมีเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่ Embedding นี้ ประเภทของ Embedding Model: มีหลายวิธีในการสร้าง Embedding Model ที่ได้รับความนิยม ได้แก่ Word2Vec, GloVe และ FastText ซึ่งแต่ละวิธีมีเทคนิคและวิธีการที่แตกต่างกันในการสร้างเวกเตอร์คำ นอกจากนี้ยังมี Contextual Embedding เช่น BERT และ Transformer ซึ่งสามารถสร้างเวกเตอร์คำที่เปลี่ยนแปลงไปตามบริบทของประโยค


แนวคิดเบื้องหลัง Word Embedding:
The Core Concept of Word Embedding: Before we discuss predicting the next word, we must understand how Embedding Models work. At their core, they transform words or phrases into numerical vectors in a multi-dimensional space. These vectors, called "Embeddings," represent the meaning of the word quantitatively. Words with similar meanings will have vectors that are close to each other in this Embedding space. การสร้าง Embedding: กระบวนการสร้าง Embedding Model มักเริ่มต้นด้วยการฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ข้อความจากอินเทอร์เน็ตหรือหนังสือ โมเดลจะเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำจากบริบทที่คำเหล่านั้นปรากฏอยู่ เมื่อฝึกเสร็จแล้ว โมเดลจะสามารถแปลงคำใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนให้เป็นเวกเตอร์ได้




Table of Contents

Embedding Model: ช่วยในการทำนายคำถัดไปในลำดับข้อความ

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว การทำความเข้าใจและสร้างแบบจำลองภาษาที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง Embedding Model ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจความหมายของคำและวลีในบริบทต่างๆ ได้อย่างลึกซึ้ง ไม่ใช่เพียงแค่การจัดการกับคำในฐานะสัญลักษณ์เท่านั้น แต่ยังสามารถจับความสัมพันธ์และความหมายที่ซับซ้อนระหว่างคำได้อีกด้วย ความสามารถนี้เองที่ทำให้ Embedding Model มีบทบาทสำคัญในการทำนายคำถัดไปในลำดับข้อความ ซึ่งเป็นพื้นฐานของการสร้างแบบจำลองภาษาที่ทรงพลังและหลากหลาย Types of Embedding Models: There are several popular methods for creating Embedding Models, including Word2Vec, GloVe, and FastText. Each method has different techniques for generating word vectors. Additionally, there are Contextual Embeddings such as BERT and Transformer, which can generate word vectors that change according to the context of the sentence.
etc


Cryptocurrency


LLM


horoscope


Deep_Ocean