Об эксперте: Евгений Мартынов, директор по информационным технологиям «Рег.ру».
Искусственный интеллект умеет писать тексты, распознавать лица, рекомендовать товары и даже предсказывать сбои в промышленности — и все это благодаря способности понимать абстрактные данные. В основе этой способности — эмбеддинги, один из ключевых инструментов машинного обучения. Они позволяют переводить сложные и разнородные объекты — слова, изображения, товары, пользователей — в цифровой язык, понятный машине. Без них ИИ был бы просто набором формул.
Почему ИИ нужен «цифровой перевод»
Человеческий язык многозначен и контекстен. Когда мы пишем «замок», мы безошибочно определяем, идет речь о крепости или устройстве для запирания дверей в зависимости от контекста. Для машины это вызов: слова, картинки, события, запросы в поиске — все это нужно переводить в числовой формат, чтобы сравнивать, анализировать и обучать модели.
Эмбеддинги — это способ такого перевода. Слово, изображение или другой объект представляется вектором — числовой репрезентацией в многомерном пространстве, обученной на основе статистических связей или больших языковых моделей. Эти векторы позволяют системе определять сходство между объектами, строить зависимости и делать выводы. Например, эмбеддинг слова «кошка» окажется ближе к «животное», чем к «автомобиль».
Исследование 2024 года показало, что эмбеддинги, полученные с помощью ИИ-моделей GPT‑3.5 Turbo и BERT, значительно улучшают качество кластеризации (группировки) текстов. В задачах группировки новостей или отзывов по темам они позволили увеличить метрики чистоты кластеров и повысить точность обработки.
Как эмбеддинги помогают ИИ понимать мир
Благодаря эмбеддингам нейросети способны находить связи между объектами, которые сложно задать вручную. Например, рекомендательная система интернет-магазина может определить, что пользователи, интересующиеся «туристическими рюкзаками», часто покупают «походные фильтры для воды», — даже если эти товары не связаны напрямую в каталоге. Эмбеддинги фиксируют статистические зависимости, поведение пользователей, контексты и даже стилистические особенности текста. Это ключ к созданию персонализированных сервисов и масштабируемых интеллектуальных систем.
Главная задача эмбеддингов — превращать сложные данные (текст, изображение, поведение) в набор чисел, иначе говоря, вектор, с которым удобно работать алгоритмам. Именно векторы помогают ИИ находить сходства, понимать смысл, делать выводы. Причем представлять в виде эмбеддингов можно многое: отдельные слова, целые фразы и предложения, изображения, звуки и даже поведение пользователей.
Тексты и язык (NLP)
Для ИИ важно не просто «читать» текст, а понимать, что за ним стоит. Эмбеддинги позволяют моделям улавливать скрытые связи между словами, определять, что, например, «кошка» ближе к «животному», чем к «автомобилю». Более сложные модели умеют создавать эмбеддинги не только для слов, но и для целых предложений — это помогает точнее анализировать смысл фраз, что важно, например, для чат-ботов или систем автоматического перевода.
Изображения и визуальный контент
В компьютерном зрении эмбеддинги позволяют превратить картинку в набор признаков — цвет, форма, текстура и другое. Это помогает алгоритмам находить похожие изображения, распознавать объекты или классифицировать сцены: например, отличить пляж от офиса.
Рекомендательные системы и персонализация
Современные цифровые платформы создают эмбеддинги не только для контента (фильмов, товаров), но и для самих пользователей. Это значит, что предпочтения каждого пользователя тоже представлены как вектор. Если ваш вектор близок к вектору другого человека, система может предложить вам похожий контент. Такой подход делает рекомендации гораздо точнее.
Как создаются эмбеддинги: от простого к сложному
Эмбеддинги можно представить как многомерное пространство, где каждая точка — это объект (слово, изображение, пользователь). Близость между точками в этом пространстве отражает обученное сходство. Например, в Word2Vec (алгоритм, который превращает слова в векторы, отражающие их значение и близость по смыслу) вектора слов «король» и «королева» будут находиться рядом, а их разность будет близка к разности между «мужчина» и «женщина». Однако в более современных моделях (например, BERT) вектора зависят от контекста, и такие линейные зависимости проявляются слабее.
Существуют разные способы, с помощью которых ИИ переводит текст, картинки или звук в векторы — то есть эмбеддинги.
- Классические текстовые модели (например, Word2Vec или GloVe) создают по одному вектору на слово. Сложность состоит в том, что они не учитывают контекст. Например, слово «лук» будет означать и овощ, и оружие — модель не поймет разницы.
- Современные модели на базе трансформеров (BERT, GPT и другие) работают иначе: они анализируют, в каком окружении встречается слово, и создают вектор, соответствующий именно этому значению. Так ИИ понимает, о каком «луке» идет речь — зеленом или стрелковом.
- Для изображений эмбеддинги строятся по-другому. Нейросети, обученные на огромных массивах картинок, «извлекают» из них визуальные признаки: цвета, формы, текстуры. Каждый объект на изображении также представляется вектором.
- Мультимодальные эмбеддинги объединяют данные сразу из нескольких источников — текста, изображений, аудио, видео — и представляют их в одном общем векторном пространстве. Это позволяет ИИ находить связи между разными типами данных. Например, распознать, что подпись «котенок играет с клубком» относится к конкретному моменту на видео или фрагменту на фото.
Эмбеддинги лежат в основе систем рекомендаций, голосовых ассистентов, компьютерного зрения, систем поиска и множества других применений. Они позволяют находить связи между объектами, даже если эти связи не заложены явно.
Все чаще внимание уделяют адаптации эмбеддингов под конкретные задачи. Например, модель может не просто «понять, о чем текст», а сформировать представление специально для нужной цели — будь то юридический анализ, поддержка клиентов или медицинская экспертиза. Такие подходы называют instruction-tuned (настроенные под инструкцию) и domain-specific (созданные для конкретной сферы).
Где живут эмбеддинги: облачные серверы под ИИ
Обучение и использование эмбеддингов — ресурсоемкий процесс. Особенно когда речь идет о миллиардах параметров и мультимодальных данных. Такие задачи требуют:
- большого объема вычислительных мощностей с GPU-ресурсами (специализированные графические процессоры, предназначенные для ресурсоемких задач);
- хранения векторных баз;
- быстрой индексации и поиска ближайших векторов;
- низких задержек при генерации ответов, например, в чат-ботах и поиске.
Поэтому развитие эмбеддингов тесно связано с ростом спроса на облачные вычисления и инфраструктуру, оптимизированную под ИИ-нагрузки. Для работы с эмбеддингами бизнесу нужны не просто виртуальные машины, а специализированные серверы с поддержкой GPU, высокоскоростных хранилищ и гибкой масштабируемости.
Такие облачные решения позволяют обучать и дообучать собственные модели. запускать сервисы на базе LLM, а также интегрировать ИИ-алгоритмы в сайты, приложения и аналитические системы. Облачные серверы снимают барьер входа в ИИ — бизнесу не нужно инвестировать в собственный кластер, достаточно выбрать подходящую конфигурацию под свою модель или сервис.
Сегодня эмбеддинги — это основа поиска, рекомендаций, генерации контента и автоматизации. В ближайшие годы они станут еще более сложными, индивидуализированными и контекстными. ИИ будет все точнее распознавать смысл, цели пользователя, контекст взаимодействия — и предлагать релевантные ответы. Объем мирового рынка искусственного интеллекта, по прогнозам аналитиков, будет расти порядка 35% в год и к 2030 составит $1,8 млрд.
Но без надежной инфраструктуры — быстрой, масштабируемой, с поддержкой векторных баз и GPU — такие системы будут либо медленными, либо недоступными. Поэтому развитие эмбеддингов и облачной инфраструктуры идет рука об руку: первые дают интеллект, вторые — мощность и гибкость.
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.