Les embeddings sont utilisés dans des contextes variés, mais saviez-vous qu'il existe des 𝗲𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 et des 𝗲𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴𝘀 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁𝘂𝗲𝗹𝘀 ? Cela peut avoir un impact important sur la performance de vos modèles et sur la façon de les industrialiser.
𝗘𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 :
Avec des modèles comme Word2Vec, GloVe ou FastText, on attribue à chaque mot un vecteur fixe, indépendamment du contexte. Ainsi, que ce soit "souris" dans "j'ai perdu la souris de mon ordinateur" ou "souris" dans "la souris gratte dans le grenier", le vecteur reste le même.
𝗘𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴𝘀 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁𝘂𝗲𝗹𝘀 :
Des modèles avancés comme BERT, GPT ou ELMo génèrent des vecteurs qui varient selon le contexte. Par exemple, "souris" aura un vecteur différent en fonction des documents.
Cette approche permet une représentation plus fine et nuancée du langage, améliorant les performances sur des tâches plus complexes ou sur des documents riches en contenu.
𝗣𝗮𝗿𝗹𝗼𝗻𝘀 𝗰𝗮𝘀 𝗱'𝘂𝘀𝗮𝗴𝗲 :
→ Pour un moteur de recherche de commerce en ligne, les embeddings statiques comme Word2Vec ou FastText peuvent être très efficaces. Ils permettent de trouver des produits similaires en se basant sur les noms et descriptions des produits.
Par exemple, une recherche pour "chaussures de sport" pourra facilement renvoyer des résultats pertinents comme "baskets" ou "sneakers".
→ Pour un chatbot (type service client), utiliser des embeddings contextuels comme ceux générés par BERT ou GPT permet de mieux comprendre les requêtes des utilisateurs.
Les demandes pouvant être longues et contenir des nuances importantes, cette approche sera probablement meilleure.
𝗔𝗹𝗼𝗿𝘀, 𝗲𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴𝘀 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗼𝘂 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁𝘂𝗲𝗹𝘀 ?
Selon vos besoins et vos ressources, le choix de l'approche peut varier.
👉 Pour des applications nécessitant une compréhension contextuelle fine, pour des documents longs et complexes, les embeddings contextuels sont souvent préférés.
👉 Pour des tâches plus simples ou si vous avez des ressources limitées, les embeddings statiques sont l'approche la plus pragmatique.
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