--- title: Эмбеддинги seo: title: Эмбеддинги — Data Scientist description: Тема «Эмбеддинги» для собеседования Data Scientist. Что такое Word2vec? Чем модели эмбеддингов отличают от самих LLM? --- [Все темы Data Scientist](/data-scientist) ## Что такое Word2vec? [#q-14bee738d69b8193ac05eabe973633af] Word2Vec - это метод для создания векторных представлений слов на основе контекста, в котором они встречаются в тексте. Этот метод обычно используется в обработке естественного языка и машинном обучении. Он позволяет представить слова в виде векторов в многомерном пространстве таким образом, что близкие слова в этом пространстве имеют семантическую схожесть. Векторы слов можно использовать для различных задач, таких как поиск схожих слов, классификация текста и многие другие. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Эмбеддинги для начинающих](https://habr.com/ru/companies/otus/articles/787116/) ::: --- ## Чем модели эмбеддингов отличают от самих LLM? [#q-14bee738d69b81158f2fdac0a624d94e] Модели эмбеддингов, такие как Word2Vec или GloVe, создают векторы для слов, представляя их в непрерывном пространстве. LLM (Large Language Models), такие как BERT или GPT, используют эмбеддинги в качестве одного из слоёв, но дополнительно обучаются на больших корпусах текста для выполнения более сложных задач, таких как генерация текста или ответ на вопросы. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Эмбеддинги для начинающих](https://habr.com/ru/companies/otus/articles/787116/) ::: --- ## Нужны ли другие эмбеддинги кроме CLS токена для классификации? [#q-14bee738d69b8180995ecd99d6fb2130] CLS токен обычно используется в моделях вроде BERT для получения финальной репрезентации текста для задач классификации. Однако для некоторых задач могут использоваться другие эмбеддинги, например, агрегированные или средние значения по всем токенам. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Эмбеддинги для начинающих](https://habr.com/ru/companies/otus/articles/787116/) :::