Чтобы нейросеть могла работать с пользовательским запросом, необходимо эту информацию поместить в систему координат, где похожие по смыслу объекты находятся рядом. Для этого модель обучают на огромном количестве данных. В случае с текстом она изучает миллиарды предложений и анализирует, какие понятия чаще всего употребляются вместе: например, «солнце» и «ветер» используются в контексте погоды, а «кошка» и «собака» по смыслу связаны с темой домашних животных.
На основе обучения нейросеть формирует многомерное пространство, в котором каждый объект представлен числовым вектором. Если два слова или изображения похожи по смыслу, их числовые векторы будут находиться близко друг к другу: слово «телефон» окажется рядом с «электроникой», «гаджетом» и «смартфоном».
Когда у модели есть координаты, она может сравнивать объекты с помощью математических методов. Один из них — косинусное сходство, которое показывает, насколько близки направления двух векторов. Чем меньше угол между ними, тем выше соответствие. Например, векторы слов «автомобиль» и «машина» будут расположены близко друг к другу, поскольку эти слова имеют похожее значение и часто используются в схожих контекстах.
Модели не обладают знаниями в человеческом понимании, но создают числовые представления закономерностей, обнаруженных в данных. Благодаря эмбеддингам они могут учитывать контекст слов, оценивать смысловую совместимость фраз и обобщать информацию.
При работе с текстом нейросеть сначала делит его на минимальные единицы — токены. Затем анализирует их не по отдельности, а с учетом соседних слов. Поэтому одно и то же слово может получать представление в зависимости от контекста. Например, слово «ключ» в предложениях «он открыл дверь ключом» и «этот ключ позволяет решить задачу» будет интерпретироваться по-разному.
Эмбеддинги создаются не только для текста. Векторное представление можно получить для изображений, музыки, видео.