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SPLADEを発見：スパースデータ処理に革命を起こす

Mar 25, 20240 分で読めます

SPLADEは、スパースデータを処理するために事前に訓練された変換モデルを使用するテクニックです。この投稿では、SPLADEとその利点、そして実際のアプリケーションについて説明します。

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データは、その次元数が含まれる情報よりもはるかに大きい場合、スパースとみなされる。スパースなデータは、実世界のデータセット、特に自然言語処理で使われるデータセットによく見られる。

Sparse Lexical and Expansion model (SPLADE)のような最新の技術は、スパースデータを処理するために、事前に訓練された変換モデルを使用する。このアプローチは、クエリと文書に関する用語の重要性を捉える。重要でない用語を取り除き、残ったベクトルを文書マッチングや情報検索に利用することで、データ効率を向上させる。

スパースデータの理解

非構造化データ、特にテキストは、コンピュータが理解する前にベクトル埋め込みに変換されなければならない。ベクトルは数値の集まりであり、それぞれが単語、句読点、スペースといったテキストの一部を表す。ベクトルの次元はテキストコーパス全体の語彙サイズに依存し、埋め込みは文単位など細かいレベルで行われる。しかし、このアプローチにはスパース性という課題がある。小さな文には用語が少ないが、それでもベクトル表現は語彙全体をカバーする。

100の単語を含むテキスト・コーパスは、100の長さの埋め込みベクトルを持つ。しかし、5つの単語からなる文は、5つの数値表現しか必要としないにもかかわらず、埋め込みベクトル全体の長さは100であり、ベクトルの大部分はゼロで埋め尽くされる。

このような場合、データの次元が高くなり、非効率になる。このようなベクトルは、処理に必要な情報をほとんど含んでいないにもかかわらず、指数関数的に多くの空間を占めます。SPLADE](https://arxiv.org/abs/2107.05720)のようなアルゴリズムは、スパースデータの課題に対して効率的である。

SPLADEとは？

SPLADEは、主に情報検索やランキングシステムで使われるベクトル処理モデルです。BERT](https://arxiv.org/abs/1810.04805)のような変換器ベースの事前学習済み埋め込みモデルを用いて埋め込みを生成します。

変換モデルは、テキスト文字列中の特定の重要な用語に特別な注意を払う能力で人気がある。同様に、SPLADEはアテンションメカニズムを使って、参照クエリに対する文書中の用語の重要度を計算する。重要でない用語はゼロにペナルティされ、埋め込みから削除され、疎でありながら正確なテキスト表現が残る。

さらに、SPLADEは用語の拡張が可能であり、重要度を計算する際に類似した用語を考慮することができる。例えば、"the car is blue"という文章があった場合、'the'と'is'という用語はペナルティを受ける可能性が高く、'car'という用語はさらに、'Vehicle'や'Motor Vehicle'のような類似キーワードにリンクされる。最終的なベクトルは、入力クエリのコンテキストにおけるキーワードの重要度を表す重みで構成されます。

スパース埋め込みとベクトルデータベース

SPLADEのようなニューラルモデルによって生成されるスパース埋め込みは、従来の密なベクトルアプローチからのパラダイムシフトを意味する。単なるキーワードの頻度ではなく、意味的な類似性のニュアンスに対応している。この違いにより、クエリとドキュメントの意味的内容に密接に沿った、よりニュアンスのある検索機能が可能になる。

Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)やZilliz Cloud(Milvusのマネージド版)のようなベクトルデータベースは、様々なタイプのベクトル埋め込みを保存し、インデックスを付け、検索するように作られている。ベクトルデータベースでスパース埋め込みをサポートすることは、多くの利点をもたらします。

効率的なストレージとメモリ使用**：スパース埋め込みは多くのゼロまたはゼロに近い値を含みます。ゼロでないエントリのみを格納することで、必要なメモリ量を削減し、同じハードウェアの制約の中で、より大きなデータセットやより複雑なモデルを扱うことが可能になります。
処理の高速化**：スパース埋め込みに対するデータベース操作は、ゼロ要素をスキップするように最適化することができ、計算の高速化につながります。
スケーラビリティの向上**：自然言語処理や推薦システムなど、次元が数千から数百万に及ぶような環境では、スパース表現を使用する能力により、計算とストレージの需要を大幅に削減することができます。
柔軟性と適応性**：スパース埋め込みは、様々なデータセットの様々なスパースレベルに適応することができ、幅広いアプリケーションに適しています。この柔軟性により、様々なデータタイプやユースケースにおいて、ストレージと計算効率が維持されます。

Milvusは、水平スケーラビリティ、優れたパフォーマンス、高可用性で有名なオープンソースのベクトルデータベースである。最新バージョン2.4](https://zilliz.com/blog/what-is-new-in-milvus-2-4-0)では、SPLADE v2のようなニューラルモデルによって生成されたスパース埋め込みをサポートするために、Milvusのハイブリッド検索機能が強化されました。この統合により、スパースベクトルは密なベクトルと同等に扱われ、スパースベクトルフィールドを持つコレクションの作成、データの挿入、インデックスの構築、類似検索の実行などの操作が可能になります。

この新機能により、Milvusはキーワードと埋め込みベースの技術を融合させたハイブリッド検索手法を可能にし、包括的でメンテナンスの少ないソリューションを求めるキーワード中心の検索フレームワークから移行するユーザーにシームレスな移行を提供します。

SPLADE のアプリケーション

SPLADEは、様々なテキスト処理アプリケーションで人気がある。主な使用例は以下の通りです：

情報検索：情報検索： IRシステムは、ユーザーのクエリに基づいて、ベストマッチする文書オブジェクトを検索することを目的としている。SPLADEは、ユーザークエリと比較した用語の重要度に基づいて、文書ベクトルを疎な表現に変換する。用語の重みは、検索されたオブジェクトをランク付けし、最も関連性の高い結果を生成するのにも役立つ。
自然言語処理**](https://zilliz.com/learn/A-Beginner-Guide-to-Natural-Language-Processing)：テキストデータは本質的に疎であり、ほとんどの単語は頻繁に出現しない。SPLADEは疎な単語の使用パターンを効果的に表現し、テキスト分類（文書の分類）やトピックモデリング（テキストコレクションの隠れたテーマの特定）などのタスクで使用できる。
推薦システム**](https://zilliz.com/vector-database-use-cases/recommender-system)：IRシステムと同様に、推薦システムもSPLADEを使い、ユーザーの好みによって関連する要素をマッチングする。推薦システムは多くの場合、疎なユーザーデータ、つまりユーザーとシステムとの限られたインタラクションを扱う。SPLADEは、ユーザーを理解するのに役立つ。SPLADEは、ユーザーの利用パターンを理解し、主要なインタラクションに焦点を当て、類似したエンティティを推薦するのに役立つ。

SPLADE を使うメリット

SPLADEは、スパースベクトルを扱うための優れたアプローチであることが証明されており、同種のものと比べていくつかの利点があります。以下のような利点があります：

効率性の向上:** SPLADEの疎ベクトル表現は、密ベクトルよりも優れています。SPLADEのスパース・ベクトル表現は、密なベクトルよりも優れており、データ処理を高速化し、テキストを扱う際の効率を向上させます。
計算リソースの削減：**効率の改善は、SPLADEの埋め込みが低階層のシステムで処理できることを意味します。これは、高価なハードウェアを購入するコストを削減し、リソースが限られたシナリオに最適です。
精度の向上**：SPLADEは、従来のスパースデータ処理技術を超える重要な利点を提供します。従来のアルゴリズムが語彙のマッチングに依存しているのに対し、SPLADEは用語の拡張を学習して文書マッチング能力を強化することができる。用語拡張により、SPLADEは類似した意味やテーマを持つ用語をマッチングさせ、文書検索の精度を向上させることができます。

結論

テキストデータの処理には、データの希少性などいくつかの課題がある。伝統的な埋め込みアルゴリズムは、非効率的で疎なベクトルを作成し、かなりの記憶領域を占有する。

SPLADEのような機械学習ベースのアルゴリズムは、疎でありながら効率的な情報表現を提供する。SPLADEは、BERTのような事前に訓練されたモデルを使用して、ベクトル埋め込みを作成する。埋め込みは、テキストコーパスと参照クエリにおける重要性に基づいて、テキスト用語をエンコードする。SPLADEはまた、意味とテーマに基づく類似性を分析することで、語彙外の単語を処理するための用語拡張学習も可能にしている。

SPLADEは、文書検索の効率や精度の向上など、疎なデータの課題に対して様々な利点を提供する。これらにより、情報検索、推薦システム、一般的な自然言語処理タスクなどのアプリケーションに最適である。

SPLADEの実装の詳細は、この記事で取り上げたものよりも若干複雑である。読者はその可能性を理解するために、そのアーキテクチャを深く掘り下げることをお勧めする。さらに、SPLADEアルゴリズムは精度と効率が向上している。SPLADE v2](https://arxiv.org/abs/2109.10086)とv3をさらに探求することは、読者が効率的なスパースデータ処理システムを実装するのに役立つだろう。&#x20；

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