임베딩과 코사인 유사도: 간단한 설명
카테고리
Programming/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
인공지능/자연어 처리(NLP) 개발자, 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자
핵심 요약
- 임베딩(embeddings)은 단어/개체의 의미를 고차원 공간의 밀집 벡터로 표현한 것으로,
v("Japan") – v("sushi") ≈ v("Germany") – v("bratwurst")와 같은 관계를 포착 - 코사인 유사도(cosine similarity)는 벡터의 방향(각도)을 기준으로 유사도를 측정하며, 값 1은 완전히 동일한 방향을 의미
- 임베딩은 예측, 번역, 편집 등 다양한 AI 모델에서 핵심 기반으로 작동하며,
Transformers아키텍처를 통해 문맥에 따라 동적으로 조정됨
섹션별 세부 요약
1. 임베딩의 개념과 고차원 공간
- 단어는
float32타입의 고차원 벡터로 매핑되며,x–y산점도 대신 수천~수십억 차원의 공간에서 표현 - 의미 유사성(예: "king"과 "queen")은 벡터 간 거리(프로시멀리티)로 클러스터링
- "man→woman"과 "king→queen"의 벡터 이동은 의미적 변환을 반영
2. 코사인 유사도의 역할
- 벡터의 길이가 아닌 각도를 기준으로 유사도 계산
cos(θ)=1은 동일한 방향(관계)을 의미, 예: "Taco→Mexico"와 "Burrito→Mexico"의 유사성- 텍스트 추천(예: "Taco"→"Burrito") 및 관계 유추(예: "doctor–man" vs "doctor–woman")에 활용
3. 임베딩의 응용 사례
- 편향 감지: 성별, 문화적 편향(예: "doctor–man" 벡터 분석)을 통해 스테레오타입 탐지
- 다국어 전이: "chien–dog" ≈ "gato–cat"로 언어 간 임베딩 정렬 가능, 제로샷 번역 지원
- 동적 임베딩: BERT, GPT 등은 문맥에 따라 "apple"이 "기술" vs "과일"로 다른 벡터 표현
4. AI 모델과의 연관성
- 대규모 언어 모델(LLM)은
Transformers레이어를 통해 임베딩을 문맥에 맞게 조정 - 코사인 유사도 기반 기하학적 인사이트는 번역, 요약, 이미지-텍스트 정렬 등에 핵심적 역할
결론
- 임베딩은 AI의 핵심 기반이며, 코사인 유사도는 의미적 관계를 측정하는 핵심 도구
Transformers아키텍처와 결합하여 문맥에 따른 동적 표현 가능- 편향 감지, 다국어 처리, 텍스트 추천 등 실무에 직접 적용 가능