Тоже давно хочу с этой темой разобраться, вот что LLM про это говорит(что мне понравилось):
Цитата:
Эмбеддинг — это способ представить множество объектов в виде точек многомерного пространства, где расстояния и направления между точками отражают статистические или структурные отношения между объектами. Это не просто код, а геометрическая форма, в которой “схватывается” взаимосвязь элементов множества. Таким образом, эмбеддинг — это векторное отображение структуры данных в числовую область, где можно работать с ними с помощью обычных методов машинного обучения.
Смысловые отношения, о которых обычно говорят применительно к эмбеддингам, не являются чем-то “заданным” извне. Они возникают из процесса оптимизации — модель подбирает такие векторы, которые минимизируют ошибку при выполнении своей задачи. Например, если задача — предсказать слово по контексту, то слова с похожими контекстами будут иметь близкие векторы. “Смысл” тут — побочный эффект того, что модель научилась отражать статистические закономерности мира.
Другими словами, каждый эмбеддинг — это результат подстройки под данные с целью наилучшего предсказания наблюдаемых зависимостей. Оптимизация функционала, такого как вероятность правильного предсказания, заставляет вектора выстраиваться в пространстве так, чтобы сохранить структуру связей, заложенных в данных. Поэтому эмбеддинг можно рассматривать как форму, которую принимает пространство признаков, когда модель достигает минимума своей функции потерь.
При этом в разных задачах функционал разный: для текста — вероятность соседних слов, для изображений — совпадение с описанием, для рекомендательных систем — близость пользователей с похожими предпочтениями. В каждом случае геометрия пространства эмбеддингов отражает тип связей, которые модель должна уловить, чтобы быть точной.
В итоге эмбеддинг — это не “осмысленная сущность”, а результат оптимизационного процесса, в котором смысл возникает как структурный инвариант данных. Геометрия эмбеддингового пространства — это тень реальной топологии взаимодействий в исходном множестве объектов. То, что мы называем смыслом, на деле — статистическая регулярность, преобразованная в форму, пригодную для вычислений.
Короче говоря это как бы векторный "код", для (сложно) связанных элементов множества, в некоторой степени отражающий эти связи, достаточной для распознавания из них структур, с помощью алгоритмов машинного обучения.
02.11.2025, 16:39 
