Les modèles d'embeddings sont une catégorie de modèles d'apprentissage automatique utilisés pour convertir des informations discrètes en représentations vectorielles continues. Leur objectif principal est de projeter des données de grande dimension, telles que du texte, des images, de l'audio et du code, dans un espace vectoriel dense de faible dimension, permettant ainsi aux ordinateurs de mesurer les relations sémantiques entre les données grâce à la distance entre les vecteurs. Contrairement aux méthodes traditionnelles de correspondance par mots-clés, les modèles d'embeddings peuvent apprendre les caractéristiques latentes des données, rapprochant ainsi, dans l'espace vectoriel, les données ayant des significations ou des relations structurelles similaires.

Le développement des technologies d'intégration a évolué des méthodes statistiques traditionnelles vers l'apprentissage profond. Les premières méthodes de représentation des mots reposaient principalement sur des méthodes statistiques, telles que TF-IDF, basé sur les statistiques de fréquence des mots, et l'analyse sémantique latente (LSA), basée sur les matrices de cooccurrence mot-document pour la réduction de dimensionnalité. En 2013, les chercheurs de Google, Tomas Mikolov et al., ont publié un article… Estimation efficace des représentations de mots dans l'espace vectoriel Cet article propose la méthode Word2Vec, qui apprend des représentations distribuées des mots à l'aide de deux architectures de réseaux de neurones : Skip-gram et CBOW. Ceci permet de projeter les mots dans un espace vectoriel continu et de mettre en évidence les relations sémantiques entre les vecteurs de mots. Ces travaux contribuent au développement des méthodes d'intégration de réseaux de neurones dans le domaine du traitement automatique du langage naturel.

Avec le développement de l'apprentissage profond et des modèles pré-entraînés à grande échelle, les modèles d'embeddings se sont progressivement étendus de la représentation de mots isolés à la représentation de phrases, de documents, d'images, d'audio et de données multimodales. Les modèles d'embeddings modernes utilisent généralement des architectures de réseaux neuronaux telles que Transformer et acquièrent des capacités de représentation sémantique plus riches grâce à un entraînement sur des données à grande échelle. Ils sont largement utilisés dans des tâches telles que la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la recherche d'informations, la construction de bases de connaissances, la mise en correspondance d'images et la génération augmentée par la recherche (RAG).

Les modèles d'intégration répondent principalement au défi que représentent les méthodes de représentation symbolique traditionnelles pour exprimer les relations sémantiques. En transformant les données dans un espace vectoriel unifié, les systèmes d'apprentissage automatique peuvent découvrir des liens entre les données en se basant sur la similarité vectorielle, améliorant ainsi leur capacité à extraire, classer et comprendre des informations non structurées. Aujourd'hui, les modèles d'intégration sont devenus un élément fondamental des systèmes d'intelligence artificielle modernes, fournissant un soutien crucial aux applications de modélisation du langage à grande échelle, à la recherche intelligente et à l'intelligence artificielle intermodale.