直感 LLM ―ハンズオンで動かして学ぶ大規模言語モデル入門

10章テキスト埋め込みモデルの作成

テキスト埋め込みモデルは、自然言語処理のさまざまなアプリケーションの基盤となる重要な技術です。埋め込みモデルは、ChatGPTのようなテキスト生成モデルをさらに強化する役割も果たしています。本書でもすでに、教師あり分類やクラスタリング、セマンティック検索、そしてテキスト生成モデルにメモリを追加する例などで、埋め込みモデルがどのように活用されているかを紹介してきました。

埋め込みモデルは自然言語処理において欠かせない存在で、幅広いアプリケーションで中心的な役割を担っています。本章では、埋め込みモデルの作成方法だけでなく、特定のタスク向けにモデルを最適化するファインチューニングの方法についても解説します。

本章では、埋め込みモデルの基本から応用的な方法までを順に説明します。まず、埋め込みモデルの基本的な仕組みと動作原理を解説します。その後、埋め込みモデルを作成する方法やファインチューニングの方法について詳しく説明します。最後に、教師なし学習による埋め込みモデルの学習方法についても紹介します。

10.1　埋め込みモデル

本書では、これまで「4章　テキスト分類」、「5章　テキストクラスタリングとトピックモデリング」、「8章　セマンティック検索とRAG」で埋め込みや埋め込みモデルの利用方法とその有用性について説明してきました。これらの章では、埋め込みモデルがどのように活用されるかを具体的なアプリケーションとともに示してきました。本章では、埋め込みモデルを学習させる方法に進む前に、これまでに学んだ内容を振り返ります。

構造化されていないテキストデータは、そのままでは処理が難しいため、数値表現に変換する必要があります。テキストデータは数値のように直接処理して可視化をし、実用的な結果を出せる値ではありません。そこで、このテキストデータをより扱いやすい形である数値表現に変換するプロセスが必要になります。このプロセスを ...