【ITニュース解説】How big are our embeddings now and why?

エンベディングとは、テキストや画像、音声といった人間が理解する情報を、コンピューターが扱える数値の形に変換する技術のことだ。これにより、コンピューターは言葉の意味や画像の特性を理解し、互いを比較したり、関連付けたりできるようになる。システムエンジニアを目指す上で、これはAIや機械学習の基盤となる非常に重要な概念である。

具体的には、個々の単語や文章、あるいは画像全体を、多次元空間内の「点」として表現する数値の並び、つまり「ベクトル」に変換する。この変換は、意味的に似た単語や関連性の高い画像が、空間内で近い位置に配置されるように設計される。例えば、「犬」と「猫」は近い位置に、「車」とは遠い位置にくる、といった具合だ。この数値表現によって、コンピューターはデータの類似性を効率的に計算したり、その特徴から情報を抽出したりできる。

エンベディングの「サイズ」とは、この数値の並びがどれくらいの長さか、つまり何個の数値で表現されているかを指す。これは「次元数」とも呼ばれる。例えば、100次元のエンベディングであれば、それは100個の数値の並びで表現されていることを意味する。次元数が大きいほど、より多くの情報を詳細に表現できるため、細かなニュアンスや複雑な関係性を捉えることが可能になり、表現力が豊かになる。

現在、このエンベディングのサイズが大きくなる傾向にあるが、それにはいくつかの理由がある。第一に、現代のAIは、単なる単語の意味だけでなく、文脈全体での意味合い、言葉の感情、画像内のオブジェクト間の複雑な関係性など、より詳細で複雑な情報を理解することが求められている。大きなエンベディングは、こうした多岐にわたる側面を捉え、表現する能力を高めるために不可欠だ。

第二に、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の急速な進化が挙げられる。これらのモデルは、非常に膨大なテキストデータを学習しており、人間が扱うあらゆる種類の文章のニュアンスや知識を網羅的に表現する必要がある。そのため、モデルが生成するエンベディングは、必然的にサイズが大きくなる傾向にある。

第三に、テキストだけでなく、画像、音声、動画といった異なる種類のデータを統合的に扱うマルチモーダルAIの台頭も大きな要因だ。これらのモデルは、異なる種類の情報間の関連性もエンベディングに含めて表現する必要があり、その結果としてエンベディングのサイズが大きくなる。

第四に、AIに期待されるタスクが高度化していることも理由の一つだ。検索エンジンの精度向上、レコメンデーションシステムのパーソナライズ、より自然な翻訳、高品質なコンテンツ生成など、AIに要求されるタスクの精度と複雑性が増すにつれて、エンベディングの表現力も向上させる必要があり、そのためにサイズが大きくなる。

最後に、インターネット上のデータが日々増え続けていること、そしてAIモデル自体の学習能力やアーキテクチャが進化していることも背景にある。AIモデルは、この膨大なデータからより多くの知識を抽出しようとし、また、より大きなエンベディングを効率的に生成・利用できるようになっている。

しかし、エンベディングのサイズが大きくなることには、いくつかの課題も伴う。まず、保存に必要なディスク容量が大幅に増大する。数百万、数千万ものデータを扱う大規模なシステムでは、このストレージコストは無視できない。次に、エンベディング間の類似度を計算したり、データベースから関連性の高いエンベディングを検索したりする際に、処理すべき数値の量が増えるため、計算にかかる時間や必要なコンピューティングリソース（CPUやGPU）が増加する。これは、リアルタイム性が求められるアプリケーションでは特に問題となる。さらに、モデルをメモリにロードしたり、推論を実行したりする際にも、より多くのメモリが必要となる。これにより、利用できるハードウェアが制限されたり、システム全体のコストが増加したりする可能性がある。そして、大規模なエンベディングを効率的に管理・運用するためには、高性能なデータベースシステム、分散処理技術、専用のハードウェアなど、高度なインフラストラクチャが必要となり、その構築と維持にはコストがかかる。

こうした課題に対処するため、エンベディングの情報を損なわずに次元数を減らす「次元削減」技術や、数値をより少ないビット数で表現する「量子化」技術、あるいは特定のタスクやドメインに特化して最適化された、よりコンパクトなエンベディングの開発などが活発に進められている。また、効率的な検索アルゴリズムやデータ構造の改善も重要な研究テーマだ。

エンベディングのサイズが大きくなっているのは、AIがより複雑な情報を理解し、多岐にわたる高度なタスクをこなせるように進化している証拠である。システムエンジニアを目指す者にとって、この動向を理解することは、将来AIシステムを設計、構築、運用する上で不可欠となる。高性能なAIを実用化するためには、エンベディングの表現力と、それに伴うストレージや計算コストのバランスをいかに最適化するかが、今後ますます重要な課題となるだろう。