Для компьютера слова — это просто буквы. Набор символов. «Кот» и «собака» для него так же похожи, как «кот» и «квантовая физика». Но как тогда ChatGPT понимает, что «кот» и «котик» — почти одно и то же? Секрет в эмбеддингах.
Проблема: компьютер не понимает смысл
Представьте: вы объясняете инопланетянину, что такое «грусть».
Для него это просто 6 символов: г-р-у-с-т-ь. Ни эмоций, ни ассоциаций, ни связи с «печалью» или «тоской». Просто буквы в определённом порядке.
Компьютер — тот же инопланетянин. Он видит символы, но не понимает смысла.
Но как компьютер может понять, что слова похожи?
Решение: превратить слова в координаты
Эмбеддинг (от английского embedding — «встраивание») — это способ превратить слово в набор чисел.
Но не просто в любые числа, а в координаты.
Представьте карту города. У каждого дома есть адрес — широта и долгота. Два числа, которые точно указывают, где находится объект.
Эмбеддинг — это такой же адрес, только для слов. Набор чисел, который показывает, «где» слово находится в пространстве смыслов.
Как это выглядит
В реальности эмбеддинг — это список из сотен чисел. Например:
│ "кот" → [0.23, -0.15, 0.87, 0.02, ..., -0.34] (768 чисел)
│ "собака" → [0.21, -0.12, 0.85, 0.05, ..., -0.31] (768 чисел)
│ "математика" → [-0.45, 0.67, -0.12, 0.89, ..., 0.23] (768 чисел)
Сейчас покажу самый крутой пример.
Смотрите на числа: «кот» и «собака» почти одинаковые — потому что это похожие понятия (домашние животные). А «математика» — совсем другие числа, потому что это из другой области.
Близкие по смыслу слова получают похожие координаты.
Волшебство арифметики со словами
И вот тут становится по-настоящему интересно.
Если слова — это координаты, то с ними можно делать математику!
Легендарный пример из 2013 года:
│ «король» - «мужчина» + «женщина» = «королева»
Это не шутка. Это реально работает!
Модель понимает:
• «Король» связан с «мужчиной»
• Если убрать «мужское» и добавить «женское»...
• Получится «королева»
Ещё примеры:
• «Париж» - «Франция» + «Россия» ≈ «Москва»
• «большой» - «маленький» + «холодный» ≈ «тёплый» (противоположности)
Зачем это нужно
Эмбеддинги — основа современного ИИ. Они используются:
Где → Как работает
🔍 Поиск → Ищет не по точному слову, а по смыслу
📚 RAG → Находит похожие документы для ИИ
🎬 Рекомендации → «Вам понравился X — попробуйте Y»
🌍 Перевод → Слова на разных языках попадают в похожие точки
💬 Чат-боты → Понимают, что «привет» и «здравствуй» — одно и то же
Почему измерений так много?
Наш мир — 3D (длина, ширина, высота).
Но смысл слов — сложнее. Чтобы описать все оттенки значений, нужно больше измерений:
• Word2Vec (2013) — 300 измерений
• BERT (2018) — 768 измерений
• GPT-4 — 4096+ измерений
Чем больше измерений — тем точнее модель улавливает нюансы смысла.
📖 Словарик
• Эмбеддинг — числовое представление слова (набор координат)
• Вектор — список чисел, описывающих положение в пространстве
• Размерность — количество чисел в эмбеддинге (768, 4096 и т.д.)
• Семантическая близость — похожесть по смыслу (измеряется расстоянием между векторами)
📅 Актуально на: январь 2026
А вам теперь понятнее, как ИИ «понимает» текст? Или ещё остались вопросы? Пишите — отвечу!
Если статья была полезной — подписывайтесь, будет ещё много интересного!