Урок 2

Эмбеддинги

Смысл как числа

Проблема: Компьютер умеет работать только с числами. Он не знает, что «кот» и «кошка» — это почти одно и то же, а «кот» и «стол» — совсем разные вещи.

Решение: дать каждому слову «адрес»

После того как токенизация разбивает текст на токены, каждому токену нужно числовое представление. Представь, что ты можешь дать каждому слову координаты, как в GPS. Тогда похожие слова будут «жить» рядом друг с другом.

Магия: арифметика со словами

Самое удивительное — с такими «адресами» можно делать математику!

Король − Мужчина + Женщина = Королева

Компьютер «понял», что королева — это женский вариант короля!

Эмбеддинги — это фундамент, на котором строятся внимание и архитектура Трансформер.

Представьте это как карту города:

  • 1. «Кот», «собака», «хомяк»: живут в районе Животных
  • 2. «Яблоко», «банан», «апельсин»: в районе Фруктов
  • 3. «Король», «королева», «принц»: в районе Королевской семьи
  • 4. «Машина», «автобус», «поезд»: в районе Транспорта

Чем ближе слова по смыслу — тем ближе их «адреса» на карте.

Где это используется?

  • Поиск в Google: находит «ноутбук», даже если ты написал «портативный компьютер»
  • Переводчик: понимает, что «big» и «large» — это одно и то же «большой»
  • Рекомендации: Netflix знает, что если тебе нравятся «драмы», возможно понравятся и «мелодрамы»
  • ChatGPT: понимает смысл твоего вопроса, а не просто ищет ключевые слова

Интересный факт: Такие «адреса слов» (их называют эмбеддинги) работают везде в современном ИИ!

Попробуйте сами!

Внизу — интерактивная карта слов. Покрути её, понажимай на слова и посмотри, какие слова оказались соседями!

Подробнее: измерение сходства

Косинусное сходство — аналогия со стрелками

Представьте два эмбеддинга как две стрелки. Косинусное сходство измеряет угол между ними. Если стрелки указывают в одном направлении (угол мал), слова похожи: «кот» и «котёнок» почти параллельны. Если стрелки перпендикулярны, слова не связаны. Важно именно направление стрелки, а не её длина — длинная и короткая стрелки, указывающие в одну сторону, всё равно считаются похожими.

Зачем высокая размерность?

Представьте, что вы описываете человека. По 3 признакам (рост, вес, цвет волос) легко спутать многих людей. По 768 признакам — вы улавливаете тонкие отличия. Так же и эмбеддинги: больше измерений — больше нюансов значения. Но есть компромисс: каждое дополнительное измерение требует больше памяти и вычислений.

Попробуй сам

Интерактивное демо этой техники

Сравнение техник
Демо режим
Предзаписанные ответы
ЗадачаНачинающийАнализ

Найти в базе знаний ответ на вопрос клиента о возврате товара

Без техники
Без техники
Промпт
Поиск по ключевому слову "возврат" в базе FAQ. Результаты: нет совпадений. (Клиент написал: "Хочу вернуть деньги за покупку")
Ответ

К сожалению, я не нашёл информации по вашему запросу. Попробуйте переформулировать вопрос или обратитесь к оператору.

Токены:35/28
Время:300ms
Качество:
С Эмбеддинги
С техникой
Промпт
Семантический поиск по эмбеддингам запроса клиента. Запрос: "Хочу вернуть деньги за покупку" Топ-3 результата (cosine similarity): 1. [0.94] "Политика возврата средств: полный возврат в течение 14 дней" 2. [0.87] "Как оформить обмен товара" 3. [0.82] "Гарантийные случаи и компенсации" Используя найденный контекст, ответь клиенту.
Ответ

Вы можете получить полный возврат средств в течение 14 дней с момента покупки. Для оформления возврата перейдите в раздел «Мои заказы» → «Оформить возврат». Деньги поступят на карту в течение 3-5 рабочих дней.

👁️Ключевые слова "вернуть деньги" не совпадают с "возврат средств" дословно, но семантически это одно и то же
🧠Эмбеддинги кодируют смысл, а не буквы — cosine similarity 0.94 находит нужный документ
Модель получает релевантный контекст и даёт точный ответ вместо «не найдено»
Токены:85/52
Время:480ms
Качество:
Почему это работает

Эмбеддинги находят семантически похожие тексты, даже если ключевые слова не совпадают. «Вернуть деньги» и «возврат средств» — разные слова, но близкие векторы.

1 / 2

Квиз по уроку

1 из 3

1.Что представляют собой эмбеддинги слов?

Практика

Создайте бесплатный аккаунт для решения челленджей

4 челленджей с AI-проверкой для этого урока

Связанные уроки:TokenizationAttention

Этот урок — часть структурированного курса по LLM.

Мой путь обучения