Эмбеддинги: переход от токенов к смыслу

После токенов — следующий шаг. В этом выпуске мы говорим об эмбеддингах — векторных представлениях слов, которые позволяют языковым моделям не просто обрабатывать текст, а улавливать его смысл.

Что такое эмбеддинг? Почему у старых моделей было по одному вектору на слово, а современные трансформеры, вроде BERT и GPT, создают разные представления для одного и того же слова в разных контекстах? Как работает механизм самовнимания (self-attention), и почему он стал революцией в NLP?

Обсудим, как эмбеддинги используются в машинном переводе, анализе текста, рекомендациях и даже регрессии. Разберёмся в плюсах и ограничениях, а также подумаем — насколько это всё приближается к настоящему пониманию языка.

Мы в телеграм t.me/vibe_agents

Создано с помощью NotebookLM