Embedding
Определение
Эмбеддинг — представление данных (текста, изображений, аудио) в виде числовых векторов, где семантически близкие объекты располагаются рядом в векторном пространстве.
Простое объяснение
Это способ превратить слова в числа так, чтобы похожие по смыслу слова были рядом. Как если бы «кошка» и «котёнок» стояли близко на числовой линейке.
Подробнее
Эмбеддинги — основа современного AI:
- Word embeddings — Word2Vec, GloVe
- Sentence embeddings — для семантического поиска
- Image embeddings — CLIP, для поиска по изображениям
Применение: RAG-системы, рекомендации, кластеризация, поиск похожих документов.
Связанные термины
Zero-shot Learning
Zero-shot обучение — способность AI выполнять задачи, на которых модель не обучалась напрямую, используя общие знания и инструкции.
VAE
Variational Autoencoder — генеративная модель, которая учится кодировать данные в компактное латентное пространство и декодировать обратно, используя вероятностный подход.
Transformer
Трансформер — архитектура нейронной сети с механизмом внимания (attention), ставшая основой современных языковых моделей и генеративного AI.
YOLO
YOLO (You Only Look Once) — семейство алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения объектов в реальном времени на изображениях и видео.