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...

Эмбеддинги — это ключ к представлению сложной информации в виде чисел, которые понимает компьютер. В контексте машинного обучения и нейронных сетей, эмбеддинги помогают моделям читать текст, анализировать изображения и работать со звуком. Основная цель — объяснить, как эмбеддинги преобразуют данные и почему они важны для современных систем, таких как Chat GPT. Ранее данные обрабатывались примитивно, например, с помощью "мешка слов", оценивающего текст по частоте слов, что игнорировало их порядок и смысл...