درک توکنها و جستجوی برداری برای برنامههای هوش مصنوعی
درک تودرتها و جستجوی برداری برای برنامههای هوش مصنوعی
در زمینه هوش مصنوعی، مفاهیم تودرتها و جستجوی برداری به طور فزایندهای اهمیت بیشتری پیدا کردهاند. این تکنولوژیها به ماشینها این امکان را میدهند که اطلاعات را به روشهایی درک، تحلیل و بازیابی کنند که شبیه به تفکر انسان است. این مقاله به بررسی این میپردازد که تودرتها چه هستند، چگونه کار میکنند و نقش جستجوی برداری در برنامههای هوش مصنوعی چیست.
تودرتها چه هستند؟
تودرتها نمایشهای ریاضی از اشیاء در یک فضای برداری پیوسته هستند. در هوش مصنوعی، آنها معمولاً کلمات، عبارات یا حتی کل اسناد را نمایش میدهند. با تبدیل این موارد به وکتورها، میتوانیم از خواص عددی آنها برای وظایف مختلف، مانند اندازهگیری شباهت و خوشهبندی، بهرهبرداری کنیم.
به عنوان مثال، به کلمه "پادشاه" در نظر بگیرید. در یک فضای تودرت، ممکن است به عنوان یک نقطه در یک فضای چندبعدی نمایش داده شود. به همین ترتیب، کلمه "ملکه" نیز به عنوان یک نقطه نمایش داده میشود. جالب است که رابطه بین این دو نقطه میتواند شباهتهای معنایی را نشان دهد. در واقع، یکی از جالبترین جنبههای تودرتها این است که میتوانند روابط بین کلمات را ثبت کنند. با استفاده از حساب برداری، میتوانیم بیان کنیم که
- پادشاه - مرد + زن = ملکه.
این قابلیت به مدلها اجازه میدهد تا زمینه و دقت را در زبان درک کنند و آنها را به ابزارهای قدرتمند در پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل میکند.
نقش جستجوی برداری
جستجوی برداری فرایند یافتن نزدیکترین وکتورها در یک فضای با ابعاد بالا است. زمانی که یک وکتور پرسش داریم، الگوریتمهای جستجوی برداری به ما کمک میکنند تا شناسایی کنیم که کدام موارد در پایگاه داده ما به آن پرسش بیشتر شبیه هستند. این برای برنامههایی مانند موتورهای جستجو، سیستمهای پیشنهاد دهنده و چتباتهای مبتنی بر هوش مصنوعی عواقب عمیقی دارد.
