Современные нейросети обладают способностью «понимать» различные типы данных, такие как тексты, изображения, аудио и видео, благодаря использованию технологий эмбеддингов. Но что же такое эмбеддинг и как он помогает нейросетям раскрывать информацию?

Что такое эмбеддинг?

Эмбеддинг — это способ преобразования данных, например голосового запроса или видеоролика, в математический вектор. Этот процесс носит название векторизации данных и заключается в сжатии информации до компактного числового представления, при этом сохраняя исходный смысл. Чем больше размерность этого вектора, тем более подробно можно отобразить детали исходных данных.

Как нейросети используют эмбеддинги

Нейросеть представляет собой математическую модель, которая переводит различные виды данных в единый «язык». Эмбеддинги позволяют сравнивать векторы в математическом пространстве, что дает возможность выявлять сходство между различными объектами, например, между двумя фотографиями с котами. Похожие по содержанию и смыслу данные создают схожие вектора, что помогает нейросети находить связи и находить нужную информацию.

Пример использования

Благодаря эмбеддингам можно осуществлять поиск по похожим текстам или изображениям, рекомендовать пользователю релевантный контент и выполнять множество других задач без труда.

Источник: @techno_yandex