reymer.ai
L

Latent Space

Также известен как: Латентное пространство, Скрытое пространство
Машинное обучение

Определение

Latent Space — многомерное пространство скрытых представлений, где нейросеть кодирует семантику данных.

Простое объяснение

Latent Space — как карта смыслов в голове AI. Похожие вещи расположены рядом, и можно "путешествовать" между концепциями.

Подробнее

Latent space — "внутренний язык" нейросети. VAE, diffusion models, LLM работают в латентном пространстве, где похожие концепции расположены близко. В Stable Diffusion изображения сжимаются до латентного представления 64x64, обрабатываются, затем декодируются обратно. Интерполяция в latent space создаёт плавные переходы между концепциями. Word embeddings — примитивный latent space для слов. Исследование latent space помогает понять, как модель "думает" о данных.

Связанные термины

Нейронная сеть

Вычислительная система, вдохновлённая биологическими нейронными сетями мозга, состоящая из слоёв искусственных нейронов.

Few-shot Learning

Few-shot Learning — способность модели выполнять новую задачу, увидев лишь несколько примеров в промпте без дополнительного обучения.

Модель

Модель в ML — обученный алгоритм, который принимает входные данные и выдаёт предсказания или генерирует результат.

LoRA

Low-Rank Adaptation — метод эффективного дообучения больших языковых моделей, который замораживает исходные веса и добавляет небольшие обучаемые матрицы.

Self-Attention

Самовнимание — разновидность attention, где каждый элемент последовательности сравнивается со всеми остальными элементами той же последовательности.

Фича

Фича (признак, feature) — входной параметр или характеристика данных, используемая ML-моделью для обучения и предсказаний.

Вернуться к глоссарию