Эмбеддинг (от англ. embedding, буквально «внедрение», «встраивание») — это метод представления данных в виде векторов, которые сохраняют семантические и структурные отношения между ними. Эмбеддинги позволяют преобразовать сложные структуры данных, такие как тексты, изображения или аудио, в низкоразмерные векторные пространства, где близкие по смыслу или структуре объекты находятся рядом друг с другом. Эмбеддинги играют важную роль в современных методах обработки естественного языка, компьютерного зрения и других областях искусственного интеллекта...

Что такое эмбеддинги — фундамент современных LLM #объясняю Представьте, что вы пытаетесь объяснить компьютеру разницу между «луком» в супе и «луком» со стрелами, а заодно — вашим пляжным «луком». Раньше для машины это были просто последовательности букв. Сегодня благодаря эмбеддингам нейросети различают контексты и улавливают смысловые оттенки не хуже людей. От единиц и нулей к смыслу В основе эмбеддингов лежит простая идея: превратить слова в числа так, чтобы похожие по смыслу слова оказались рядом в математическом пространстве. Эмбеддинги — это векторные представления слов, фраз или целых текстов, которые захватывают семантическое значение в многомерном пространстве...