[Перевод] Чему именно учится word2vec?

Чему именно учится модель word2vec? Как она это делает? Ответы на эти вопросы мы поищем, анализируя то, как модель изучает представления данных при рассмотрении минималистичной, но достаточно актуальной задачи языкового моделирования. Модель word2vec — это широко известная предшественница современных языковых моделей. Но, несмотря на это, на протяжении долгих лет в распоряжении исследователей не было количественной прогностической теории, описывающей процесс обучения модели. В нашей новой публикации мы, наконец, представили общественности такую теорию. Мы доказали то, что существуют реалистичные, применимые на практике режимы, в которых задача обучения модели сводится к невзвешенной факторизации матриц с использованием метода наименьших квадратов. Мы занимаемся аналитическим моделированием градиентного потока. Представления данных, которые в итоге изучает модель, выводятся с помощью обычного метода главных компонент.

https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/1031042/

#искусственный_интеллект #word2vec

От «яблока» до «королевы»: как нейросети учатся понимать смысл слов через эмбеддинги

Представьте, что вы объясняете ребёнку, что такое «яблоко». Вы покажете картинку, дадите попробовать, расскажете, что оно круглое, сладкое, растёт на дереве, а теперь попробуйте объяснить это нейросети. Она не видит, не пробует, но она понимает только числа. Как же тогда заставить машину понять, что «яблоко» ближе к «груше», чем к «трактору»? Ответ на самом деле кроется в элегантном приёме, который произвёл революцию в NLP- векторных представлениях слов , или эмбеддингах . Проблема «слепого» кодирования: почему one-hot не работает Самый наивный подход- это пронумеровать все слова в словаре и закодировать каждое вектором из нулей и одной единицы:

https://habr.com/ru/articles/992928/

#эмбеддинги #word2vec #nlp #машинное_обучение #векторные_представления #косинусное_сходство #обработка_естественного_языка #нейросети #нейросеть #нейросети_python

Word2vec-style vector arithmetic on docs embeddings

https://technicalwriting.dev/embeddings/arithmetic/index.html

#HackerNews #Word2vec-style #vector #arithmetic #on #docs #embeddings #Word2vec #vectorarithmetic #docsembeddings #NLP #MachineLearning

Upgrading from word2vec to OpenAI #code #ml #openai #ithcwy #word2vec Using the Open AI embeddings API to find better related posts for a blog.

https://fed.brid.gy/r/https://ithoughthecamewithyou.com/post/upgrading-from-word2vec-to-openai

GPTのしくみ入門：AIはどのように言葉を「理解」し、「生み出している」のか？
https://qiita.com/KYoshiyama/items/d86ae5afc29650f0b924?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items

#qiita #word2vec #Transformer #ChatGPT #LLM #ContextualEmbedding

[Перевод] Простой механизм поиска с нуля

Мы с Крисом недавно «с нуля» буквально за пару часов создали механизм поиска для моего блога. Основную часть проделал именно Крис, так как до этого с word2vec я был знаком лишь отдалённо. Разработанный нами поисковик основывается на векторных представлениях (эмбеддингах) слов. Принцип здесь следующий. Функция получает слово и отображает его в N-мерное пространство (в данном случае N=300 ), где каждое измерение отражает определённый оттенок смысла. Вот хорошая статья (англ.) о том, как обучить собственную модель word2vec, и её внутреннем устройстве. Суть работы созданного нами поиска заключается в преобразовании моих статей, а точнее составляющих их слов, в эмбеддинги, сохраняемые в общем пространстве. Затем при выполнении конкретного поиска текст его запроса преобразуется аналогичным образом и сопоставляется с векторами статей. В результате этого сопоставления, используя метрику косинусного сходства , мы ранжируем статьи по их релевантности запросу. Уравнение ниже может показаться пугающим, но в нём говорится, что косинусное сходство, представляющее косинус угла между двух векторов cos(theta) , определяется в виде скалярного произведения, поделённого на произведение величин каждого вектора. Разберём всё это подробнее.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/920174/

#ruvds_перевод #поиск #word2vec #эмбеддинги #косинусное_сходство #векторизация