Der Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) hat das Interesse an Embedding-Modellen geweckt – tiefenlernende Systeme, die verschiedene Datentypen in numerische Darstellungen umwandeln. Embedding-Modelle sind entscheidend für die retrieval-augmentierte Generation (RAG), eine wichtige Anwendung von LLMs in Unternehmensumgebungen. Ihr Potenzial reicht jedoch über RAG hinaus. Das vergangene Jahr brachte bedeutende Fortschritte bei Embedding-Anwendungen, und für 2024 werden noch mehr Innovationen erwartet.
Wie Embeddings Funktionieren
Embeddings wandeln Daten – wie Bilder oder Textdokumente – in Zahlenlisten um, die ihre entscheidenden Merkmale repräsentieren. Trainiert auf umfangreichen Datensätzen, lernen Embedding-Modelle, verschiedene Datentypen zu unterscheiden. In der Computer Vision heben Embeddings Merkmale wie Objekte, Formen und Farben hervor. In Textanwendungen erfassen sie semantische Informationen zu Konzepten, Orten, Personen, Organisationen und mehr.
In RAG-Anwendungen kodieren Embedding-Modelle die Merkmale der Dokumente eines Unternehmens und speichern die Einbettung jedes Dokuments in einem Vektorstore, einer spezialisierten Datenbank zum Vergleich von Embeddings. Bei einer neuen Anfrage berechnet das System deren Embedding und ruft Dokumente mit ähnlichen Werten ab. Der relevante Dokumentinhalt wird dann in die Anfrage integriert, um das LLM zu führen, kontextuell informierte Antworten zu generieren.
Dieser optimierte Prozess passt LLMs an, um Einblicke basierend auf proprietären Informationen zu liefern, die nicht in den Trainingsdaten enthalten sind, und adressiert Herausforderungen wie Halluzinationen, bei denen LLMs aufgrund unzureichender Informationen ungenaue Fakten produzieren.
Über Basis-RAG Hinaus
Während RAG die Funktionalität von LLMs erheblich verbessert hat, reichen die Vorteile von Retrieval und Embeddings weit über einfaches Dokumentenmatching hinaus. "Embeddings werden hauptsächlich für Retrieval verwendet – und um oftmals Visualisierungen von Konzepten zu verbessern", erklärt Jerry Liu, CEO von LlamaIndex. "Aber Retrieval ist viel umfassender und kann verschiedene Unternehmensanwendungen unterstützen."
Liu zufolge ist Retrieval ein grundlegender Bestandteil jeder LLM-Anwendung. LlamaIndex entwickelt Werkzeuge und Frameworks, um LLM-Anfragen mit verschiedenen Aufgaben zu verbinden, wie der Schnittstelle zu SQL-Datenbanken und der Automatisierung von Workflows. "Retrieval ist entscheidend für die Anreicherung von LLMs mit relevantem Kontext, und ich erwarte, dass die meisten Unternehmensanwendungen irgendeine Form von Retrieval benötigen", fügt Liu hinzu.
Embeddings finden auch in Anwendungen über das Dokumentenretrieval hinaus Verwendung. Forscher der University of Illinois und der Tsinghua University haben Techniken entwickelt, die Embeddings nutzen, um die relevantesten und vielfältigsten Teilmengen von Trainingsdaten für das Codieren von LLMs auszuwählen, was die Trainingskosten erheblich senkt bei gleichzeitig hoher Qualität.
Embeddings in Unternehmensanwendungen
"Vektor-Embeddings ermöglichen die Arbeit mit unstrukturierten oder semi-strukturierten Daten. Semantische Suche – und RAG ist eine Form davon – ist nur eine Anwendung", sagt Andre Zayarni, CEO von Qdrant. "Die Erweiterung über Textdaten hinaus, um Bilder, Audio und Video einzuschließen, ist entscheidend, und neue multimodale Transformer werden dies erleichtern."
Qdrant setzt Embedding-Modelle bereits in verschiedenen Anwendungen ein, darunter Anomalieerkennung, Empfehlungssysteme und Zeitreihenanalysen. "Angesichts vieler ungenutzter Anwendungsmöglichkeiten wird die Anzahl der Anwendungen voraussichtlich steigen, wenn neue Embedding-Modelle entstehen", bemerkt Zayarni.
Immer mehr Unternehmen nutzen Embedding-Modelle, um große Mengen unstrukturierter Daten zu durchsuchen, was es ihnen ermöglicht, Kundenfeedback und Social-Media-Beiträge zu kategorisieren, um Trends und Stimmungsänderungen zu identifizieren. "Embeddings sind ideal für Unternehmen, die große Datensätze nach Trends und Erkenntnissen analysieren möchten", erklärt Nils Reimers, Embeddings-Leiter bei Cohere.
Feinabstimmung von Embeddings
Im Jahr 2023 wurden Fortschritte bei der Feinabstimmung von LLMs mit benutzerdefinierten Datensätzen erzielt; dieser Prozess bleibt jedoch herausfordernd. Nur wenige Unternehmen, die über die erforderlichen Daten und Fachkenntnisse verfügen, schaffen es, effektiv zu feinen. "Es wird wahrscheinlich einen Fluss von RAG zur Feinabstimmung geben – zunächst die Nutzung von RAG für den Zugang und dann die Optimierung durch Feinabstimmung", erwartet Liu. "Obwohl zu erwarten ist, dass mehr Unternehmen ihre LLMs und Embeddings feinabstimmen, während Open-Source-Modelle sich verbessern, wird die Anzahl wahrscheinlich geringer bleiben als die, die RAG nutzen, es sei denn, die Feinabstimmung wird erheblich erleichtert."
Die Feinabstimmung von Embeddings bringt eigene Schwierigkeiten mit sich, darunter die Empfindlichkeit gegenüber Datenverschiebungen. Das Training auf kurzen Anfragen kann die Leistung bei längeren Anfragen beeinträchtigen und umgekehrt. Wenn Embeddings auf Fragen zu "Was" trainiert werden, können sie Schwierigkeiten mit "Warum"-Fragen haben. "Unternehmen benötigen robuste interne ML-Teams für eine effektive Feinabstimmung von Embeddings, was in vielen Fällen vorgefertigte Lösungen praktikabler macht", rät Reimers.
Nichtsdestotrotz wurden Fortschritte erzielt, um den Trainingsprozess für Embedding-Modelle zu optimieren. Eine Studie von Microsoft legt nahe, dass vortrainierte Modelle, wie Mistral-7B, für Embedding-Aufgaben mit einem kompakten Datensatz, der von einem leistungsstarken LLM generiert wurde, feinjustiert werden können, was traditionelle, ressourcenintensive Methoden vereinfacht.
Angesichts der rasanten Fortschritte in LLMs und Embedding-Modellen können wir in den kommenden Monaten noch aufregendere Entwicklungen erwarten.
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