Эмбеддинги: как нейросети превращают слова, тексты и изображения в векторы

Эмбеддинги - это числовые представления слов, текстов, изображений и других данных, с которыми нейросеть может выполнять математические операции. Вместо того чтобы воспринимать слово "кошка" как набор букв, модель преобразует его в набор чисел - вектор, положение которого связано со смыслом объекта.

Главная особенность эмбеддингов в том, что похожие по смыслу объекты обычно получают близкие векторные представления. Например, вектор слова "автомобиль" будет ближе к "машине", чем к "банану". Благодаря этому нейросеть может сравнивать не только точные совпадения слов, но и смысл фраз, документов или изображений.

Такой подход используется в языковых моделях, семантическом поиске, рекомендательных системах, векторных базах данных и мультимодальных нейросетях. Чтобы понять, почему он работает, сначала нужно разобраться, что именно представляет собой эмбеддинг и чем он отличается от обычного числового идентификатора.

Что такое эмбеддинги и зачем они нужны нейросетям

Эмбеддинг простыми словами - это набор чисел, описывающий некоторый объект в форме, удобной для вычислений. Такой объект может быть словом, частью слова, предложением, целым документом, изображением, аудиозаписью или даже пользователем в рекомендательной системе.

Например, условный эмбеддинг слова может выглядеть так:

[0.24, -0.81, 0.13, 0.57, ...]

На практике вектор может содержать сотни или тысячи чисел. Каждое отдельное значение обычно нельзя напрямую перевести в понятие вроде "цвет", "размер" или "настроение". Смысл хранится не в одной координате, а в расположении всего вектора относительно других векторов.

В этом и заключается идея векторного представления данных. Если два объекта похожи в контексте задачи, модель старается расположить их ближе друг к другу в многомерном пространстве. Слова "ноутбук" и "компьютер" могут оказаться близкими, а "ноутбук" и "океан" - значительно дальше.

Без такого представления нейросети было бы сложно работать со смыслом. Компьютер в конечном счёте выполняет операции над числами, поэтому исходные данные необходимо каким-то образом перевести в числовую форму. При этом простой номер объекта проблему не решает.

Допустим, системе присвоили слову "кошка" идентификатор 125, а слову "кот" - 892. Эти числа ничего не говорят о том, что два слова близки по смыслу. Число 125 не "похоже" на 892 в каком-либо полезном для модели смысле. Эмбеддинги позволяют представить объекты так, чтобы математическое расстояние между ними уже содержало информацию об их сходстве.

Здесь важно не путать эмбеддинги и токены. Токен - это фрагмент текста, который модель выделяет перед обработкой: им может быть целое слово, часть слова, знак препинания или другой элемент. Затем каждому токену сопоставляется числовое представление, которое и используется внутри нейросети.

Подробнее о том, как устроены такие элементы текста, разобрано в материале "Токены в нейросетях: что это такое и почему ChatGPT считает не слова".

При этом эмбеддинги нужны не только языковым моделям. Если обучить систему представлять фотографии в виде векторов, она сможет находить визуально или семантически похожие изображения. Если представить векторами товары и интересы пользователей, можно строить рекомендации. Если превратить документы в эмбеддинги, становится возможен поиск по смыслу даже без точного совпадения ключевых слов.

Поэтому эмбеддинг можно рассматривать как универсальный промежуточный язык между реальными данными и математикой нейросети. Сам объект может быть текстом или изображением, но внутри модели он превращается в точку в многомерном пространстве, с которой уже можно сравнивать, искать и выполнять вычисления.

Как текст превращается в вектор

От текста и токенов к числам

Перед тем как нейросеть сможет работать с предложением, текст проходит несколько этапов преобразования. Упрощённо эту цепочку можно представить так:

1. текст
2. токены
3. идентификаторы токенов
4. эмбеддинги
5. обработка нейросетью

Сначала исходная строка разбивается токенизатором. Например, фраза "нейросеть анализирует текст" может превратиться не обязательно в три слова, а в несколько токенов: отдельные слова, части слов или символы. Конкретное разбиение зависит от используемого токенизатора.

Подробнее сам процесс разбиения текста разобран в статье "Токенизация текста: как нейросеть превращает человеческий язык в числа".

После токенизации каждому элементу сопоставляется идентификатор из словаря модели. Допустим, один токен получил ID 4217, другой - 853, третий - 19024. Эти числа нужны для обращения к нужным элементам словаря, но сами по себе ещё практически ничего не говорят о смысле.

Следующий этап - преобразование идентификаторов в эмбеддинги. Для каждого токена модель получает вектор из множества чисел. Именно с такими векторами последующие слои нейросети уже могут выполнять вычисления.

Поэтому фраза не передаётся в модель в буквальном виде. После предварительной обработки она превращается в последовательность числовых векторов. При этом сохраняется информация о том, какие элементы текста присутствуют и в каком порядке они расположены.

Важно учитывать, что начальный эмбеддинг токена - это только отправная точка. В современных языковых моделях представление меняется по мере прохождения через слои нейросети и начинает учитывать окружающий контекст.

Например, слово "ключ" в предложениях "ключ от двери" и "ключ к решению задачи" записывается одинаково на уровне исходного токена. Но после обработки контекста внутренние представления становятся разными, поскольку соседние слова показывают модели, о каком значении идёт речь.

Как нейросеть учится располагать слова по смыслу

Полезные эмбеддинги не задаются разработчиками вручную. Никто не составляет огромную таблицу, в которой заранее указывает, насколько "собака" близка к "кошке" или насколько "самолёт" связан с "аэропортом". Эти отношения формируются в процессе обучения модели.

Нейросеть обрабатывает большое количество примеров и постепенно корректирует свои параметры так, чтобы лучше выполнять поставленную задачу. В процессе обучения она обнаруживает статистические закономерности: какие слова появляются в похожих контекстах, какие понятия связаны между собой и какие конструкции языка используются совместно.

Если слова регулярно встречаются в схожем окружении, их представления могут получить похожие свойства. Например, "кошка" и "собака" часто появляются рядом со словами "животное", "корм", "домашний" и "питомец". Их векторы поэтому могут оказаться ближе друг к другу, чем к представлению слова "процессор".

Однако эмбеддинги отражают не простую частоту совместного появления слов. Современные модели обучаются на сложных зависимостях между огромным количеством элементов текста. В результате векторное пространство способно отражать категории, отношения, контекст и другие признаки, полезные для решения задачи.

Само пространство при этом может иметь сотни или тысячи измерений. Представить его геометрически человеку невозможно, но математически с такими объектами работать удобно. Можно вычислить расстояние между двумя векторами и определить, насколько близкими модель считает соответствующие им объекты.

Эмбеддинг слова и эмбеддинг целого текста

Эмбеддинг необязательно соответствует одному слову или токену. В зависимости от задачи в виде одного вектора можно представить предложение, абзац, статью или другой документ.

Например, фразы "как увеличить время работы смартфона от батареи" и "способы продлить автономность телефона" состоят из разных слов. Обычный поиск по точным совпадениям может считать их достаточно разными. Модель эмбеддингов, наоборот, способна поместить их рядом, поскольку общий смысл у запросов практически одинаков.

Для этого система формирует векторное представление всего текста. Оно должно компактно отражать информацию, которая важна для сравнения с другими фрагментами. Такой подход особенно полезен при поиске документов, классификации материалов, группировке похожих текстов и работе с базами знаний.

Размер исходного текста и размер итогового эмбеддинга при этом не обязаны совпадать. Предложение из нескольких слов и большой абзац могут быть представлены векторами одинаковой размерности. Различаться будут значения координат, а не количество чисел.

Именно это позволяет быстро сравнивать огромное количество материалов. Вместо пословного анализа каждого документа система может заранее получить их векторы, а затем искать среди них те, которые расположены ближе всего к эмбеддингу пользовательского запроса.

Так нейросеть переходит от буквального представления текста к математическому пространству смысловых признаков. Следующий вопрос - как именно в таком пространстве определяется близость между двумя векторами и почему она позволяет находить тексты с похожим значением.

Векторное пространство: как нейросеть сравнивает смысл

Эмбеддинг удобно представлять как точку в пространстве. Только вместо привычных двух или трёх координат такое пространство может иметь сотни или тысячи измерений. Каждый объект - слово, предложение, документ или изображение - получает собственный набор координат и занимает определённое положение относительно других объектов.

Само по себе положение точки почти ничего не говорит человеку. Важнее расстояния и направления между векторами. Если два текста имеют близкий смысл, модель эмбеддингов стремится расположить их рядом. Если они относятся к совершенно разным темам, расстояние между их представлениями обычно оказывается больше.

Например, запросы:

как увеличить автономность смартфона
и
как продлить время работы телефона от батареи

содержат мало полностью совпадающих слов. Тем не менее их эмбеддинги могут оказаться очень близкими, поскольку речь идёт практически об одном и том же. Именно это отличает смысловое сравнение от обычного поиска по ключевым словам.

Что такое близость векторов

Чтобы определить, насколько похожи два эмбеддинга, система использует математические метрики. Одна из наиболее распространённых - косинусное сходство.

Представим два вектора как стрелки, направленные из одной точки. Косинусное сходство оценивает прежде всего угол между ними. Если направления почти совпадают, объекты считаются близкими. Если они сильно различаются, сходство становится ниже.

Это удобно потому, что для многих задач важнее направление вектора, чем его абсолютная длина. Два текста могут отличаться объёмом или деталями, но всё равно описывать одну тему. Их представления при этом способны сохранять похожее направление в многомерном пространстве.

Используются и другие способы сравнения - например, евклидово расстояние или скалярное произведение. Конкретный вариант зависит от модели и системы, в которой применяются эмбеддинги. Для пользователя принцип остаётся тем же: математическая близость векторов используется как оценка сходства объектов.

Почему одинаковые слова не всегда означают одинаковый смысл

Простого совпадения слов недостаточно, чтобы понять значение текста. Одно и то же слово может использоваться совершенно по-разному в зависимости от контекста.

Например:

мышь лежит рядом с клавиатурой
и
мышь спряталась под шкафом

Слово "мышь" присутствует в обеих фразах, но первая, скорее всего, относится к компьютерному устройству, а вторая - к животному. Современные нейросети учитывают окружающий контекст, поэтому внутреннее представление слова в этих предложениях будет различаться.

Обратная ситуация тоже распространена: тексты могут не иметь одинаковых слов, но выражать одну мысль. "Ноутбук быстро разряжается" и "у компьютера маленькое время автономной работы" формулируются по-разному, однако смысловая связь между ними очевидна.

Именно поэтому эмбеддинги полезны там, где поиск точных совпадений работает плохо. Система может сравнивать не только набор присутствующих слов, но и числовые представления их общего смысла.

Как работает семантический поиск

Семантический поиск использует эмбеддинги, чтобы искать информацию по значению запроса. Сначала документы или отдельные фрагменты текста заранее преобразуются в векторы и сохраняются в системе.

Когда пользователь вводит запрос, для него создаётся собственный эмбеддинг. После этого система сравнивает его с векторами сохранённых материалов и выбирает ближайшие.

Упрощённо процесс выглядит так:

1. запрос
2. эмбеддинг запроса
3. сравнение с эмбеддингами документов
4. поиск ближайших векторов
5. выдача результатов

Предположим, в базе находится статья с предложением "литий-ионные аккумуляторы постепенно теряют ёмкость в процессе эксплуатации". Пользователь при этом ищет "почему батарея телефона со временем держит хуже". Точного совпадения формулировок почти нет, но смысл достаточно близок, чтобы система могла связать запрос с нужным материалом.

Это особенно полезно при работе с большими базами знаний, технической документацией, каталогами товаров и внутренними документами компаний. Человеку не требуется угадывать точную формулировку, которую использовал автор исходного текста.

При этом эмбеддинги не дают абсолютного понимания смысла. Близость векторов - результат работы обученной модели, а значит, она может ошибаться. На качество поиска влияют сама embedding-модель, язык, тематика данных, длина текста и способ его разбиения на отдельные фрагменты.

Несмотря на это ограничение, векторное представление позволяет перейти от вопроса "есть ли здесь такие же слова?" к более полезному вопросу "насколько эти данные похожи по смыслу?". Именно на этом принципе строятся многие системы семантического поиска и поиск информации для современных ИИ-приложений.

Где используются эмбеддинги текста и изображений

Эмбеддинги полезны везде, где системе необходимо быстро определить сходство между объектами. Это может быть поиск по тысячам документов, подбор похожих товаров, сравнение фотографий или передача информации из базы знаний языковой модели.

Сам принцип практически не меняется: объект преобразуется в вектор, после чего его можно сравнить с другими векторами. Различается только то, какую информацию должна сохранять используемая модель.

Семантический поиск

Один из наиболее очевидных примеров - поиск по смыслу. Обычный текстовый поиск во многом ориентируется на слова и их формы. Поэтому пользователь нередко должен подобрать формулировку, которая встречается в нужном документе.

Эмбеддинги позволяют искать иначе. Запрос и документы преобразуются в векторы, а система выбирает материалы, расположенные ближе всего к запросу.

Например, пользователь вводит:

почему телефон быстро садится на холоде

В базе при этом может находиться текст:

при низкой температуре литий-ионный аккумулятор временно теряет способность эффективно отдавать энергию

Слова почти не совпадают, однако embedding-модель может определить близость смыслов и вернуть подходящий материал.

Такой механизм используется в поиске по документации, корпоративным базам знаний, каталогам товаров, справочным системам и больших коллекциях текстов.

Эмбеддинги также стали важной частью RAG-систем. В них пользовательский запрос сначала используется для поиска подходящих фрагментов во внешней базе знаний, а найденная информация затем передаётся языковой модели для формирования ответа. Благодаря этому модель может работать с данными, которые не содержались в её исходных параметрах.

Векторные базы данных

Если эмбеддингов несколько сотен, их можно хранить практически где угодно. Проблема появляется, когда система должна работать с миллионами или даже миллиардами векторов и находить наиболее похожие за доли секунды.

Для таких задач используются векторные базы данных и специализированные поисковые индексы. Они хранят эмбеддинги вместе с информацией об исходных объектах и позволяют быстро находить ближайшие векторы.

Например, база знаний может содержать миллион текстовых фрагментов. Каждый из них заранее преобразуется в эмбеддинг. Когда приходит запрос пользователя, система создаёт для него новый вектор и ищет несколько наиболее близких значений среди уже сохранённых.

После этого по найденным векторам можно получить исходные документы, названия товаров, изображения или любые другие связанные данные.

Подробнее устройство таких систем и различия популярных решений разобраны в статье "Векторные базы данных для нейросетей: сравнение Pinecone и Milvus".

Векторная база при этом не "понимает" тексты самостоятельно. Смысловое представление создаёт embedding-модель, а задача базы - эффективно хранить полученные векторы и искать среди них ближайшие.

Эмбеддинги изображений

Векторное представление можно создать не только для текста. Изображение тоже можно преобразовать в набор чисел, отражающий признаки, которые модель научилась считать важными.

Например, фотографии двух разных автомобилей могут получить близкие эмбеддинги, даже если автомобили сняты под разными углами и на разном фоне. Изображение автомобиля и фотография яблока, напротив, скорее всего, будут находиться значительно дальше друг от друга.

Это позволяет создавать поиск похожих фотографий, автоматически группировать изображения, обнаруживать дубликаты и классифицировать визуальный контент.

В зависимости от обучения модели эмбеддинг может учитывать разные свойства изображения. Для одной системы важнее форма объектов, для другой - их семантическое содержание, стиль или визуальные детали. Поэтому универсального "правильного" эмбеддинга изображения не существует: представление зависит от задачи и конкретной модели.

Хороший пример практического применения - поиск изображения по фотографии. Пользователь загружает картинку, система получает её эмбеддинг и ищет ближайшие векторы среди уже проиндексированных изображений. Благодаря этому можно находить визуально похожие товары, фотографии или объекты без текстового описания.

Как текст и изображения оказываются в одном пространстве

Более интересная возможность появляется у мультимодальных моделей. Они могут создавать представления разных типов данных таким образом, чтобы связанные текст и изображение находились близко друг к другу.

Например, фотография золотистого ретривера и текст:

собака породы золотистый ретривер на траве

могут получить близкие векторные представления, несмотря на то что исходно это совершенно разные типы данных.

Для этого модель обучается на связанных примерах - например, изображениях и их текстовых описаниях. Постепенно она учится располагать соответствующие друг другу объекты рядом в общем или совместимом пространстве представлений.

Благодаря такому подходу становится возможен поиск изображений обычным текстовым запросом. Пользователь вводит "красный спортивный автомобиль ночью", система превращает эту фразу в вектор и сравнивает его с эмбеддингами изображений. Для поиска не требуется, чтобы у каждой фотографии заранее было точно такое же текстовое описание.

Обратная задача тоже возможна: изображение можно использовать для поиска связанной с ним текстовой информации. Этот принцип применяется в мультимодальных поисковых системах, системах распознавания контента и нейросетях, способных одновременно работать с текстом и изображениями.

Таким образом, эмбеддинги дают разным типам информации единую математическую форму. После преобразования текста, фотографии или другого объекта в вектор система может использовать один и тот же базовый принцип - искать в пространстве наиболее близкие представления.

FAQ

1. Чем эмбеддинги отличаются от токенов?

   Токен - это элемент, на который разбивается исходный текст перед обработкой нейросетью. Им может быть слово, часть слова, символ или знак препинания. Сам по себе токен ещё не является удобным представлением для математических операций.

   Эмбеддинг - это числовой вектор, который соответствует токену, тексту или другому объекту. Поэтому токен можно считать единицей входных данных, а эмбеддинг - их математическим представлением внутри модели.

2. Сколько чисел содержит один эмбеддинг?

   Количество чисел называется размерностью эмбеддинга и зависит от конкретной модели. Вектор может содержать несколько сотен или несколько тысяч значений.

   Большая размерность позволяет хранить более сложные отношения между объектами, но одновременно увеличивает требования к памяти и вычислениям. Поэтому разработчики выбирают размерность с учётом качества представления и стоимости обработки.

   При этом число координат не зависит напрямую от длины исходного предложения. Короткая фраза и большой текстовый фрагмент могут быть преобразованы в векторы одинаковой размерности, если используется одна и та же embedding-модель.

3. Может ли один текст иметь разные эмбеддинги?

   Да. Один и тот же текст может получить разные векторы в зависимости от используемой модели. Каждая embedding-модель обучается по-своему и может по-разному отражать смысловые свойства данных.

   Результат также зависит от того, что именно преобразуется в вектор. Система может создать отдельные представления для токенов, предложения или целого документа. Поэтому нельзя говорить об одном универсальном эмбеддинге для конкретной фразы.

   При сравнении данных обычно важно использовать одну и ту же модель. Если запрос преобразован одной embedding-моделью, а документы - другой, их векторы могут находиться в несовместимых пространствах и сравнение потеряет смысл.

4. Как эмбеддинги используются в семантическом поиске?

   Сначала система преобразует документы или их отдельные фрагменты в векторы и сохраняет их. Когда пользователь вводит запрос, для него создаётся эмбеддинг той же моделью.

   Затем система ищет среди сохранённых векторов ближайшие к вектору запроса. Их близость означает, что соответствующие тексты, вероятно, похожи по смыслу.

   Благодаря этому семантический поиск способен находить релевантную информацию даже без точного совпадения слов. Запрос "как увеличить срок работы аккумулятора" может привести к материалу об "экономии заряда батареи", поскольку их векторные представления будут близкими.

5. Можно ли превратить изображение и текст в похожие векторы?

   Да, если модель специально обучена работать с несколькими типами данных. Такие системы могут сопоставлять изображения и их текстовые описания в совместимом векторном пространстве.

   Например, фотография велосипеда и фраза "человек едет на велосипеде по улице" могут получить близкие представления. Благодаря этому систему можно попросить найти фотографии по текстовому запросу, не сравнивая слова с заранее прописанными тегами.

   Именно эта идея используется во многих мультимодальных моделях: разные типы данных переводятся в математическую форму, в которой их можно сопоставлять по содержанию, а не по исходному формату.

Заключение

Эмбеддинги позволяют нейросетям перевести сложные данные в форму, с которой удобно работать математически. Слово, предложение, документ или изображение превращается в вектор - набор чисел, положение которого отражает свойства объекта и его связь с другими данными.

Для текста эта цепочка начинается с токенизации: исходная фраза разбивается на токены, токены получают числовые идентификаторы, а затем преобразуются в векторные представления. В процессе работы модели эти представления дополнительно меняются с учётом контекста, поэтому одно и то же слово может интерпретироваться по-разному в разных предложениях.

Главное практическое преимущество эмбеддингов - возможность сравнивать информацию по смыслу. Благодаря этому работают семантический поиск, поиск похожих изображений, рекомендательные системы, RAG и векторные базы данных. Система может найти подходящий материал даже тогда, когда запрос пользователя и исходный текст почти не содержат одинаковых слов.

При этом эмбеддинг не является точной "цифровой расшифровкой смысла". Его качество зависит от модели, данных обучения и конкретной задачи. Но именно векторные представления дают современным нейросетям удобный способ превратить язык, изображения и другие сложные объекты в пространство, где их можно сравнивать, группировать и связывать между собой.