Embedding model
Embedding model
Определение
Embedding model (модель эмбеддингов) — это модель машинного обучения, преобразующая объекты (текст, изображения, аудио и др.) в плотные векторные представления (эмбеддинги), которые сохраняют семантическую близость: похожие объекты имеют близкие векторы. Эти модели широко используются в семантическом поиске, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и задачах сравнения/кластеризации данных. Fine-tuning под целевой домен существенно повышает качество эмбеддингов для специфических данных и сценариев.
Где встречается
- 964. Как вы генерируете синтетический датасет для instruction tuning (Self-Instruct, Evol-Instruct)?
- 969. Как вы fine-tune embedding модель под свой домен? (sentence-transformers, SimCSE, MultipleNegativesRankingLoss)