Современные языковые модели уже не просто подбирают слова. Они улавливают смысл, распознают намерения и ориентируются в контексте. Всё это — благодаря эмбеддингам: векторным представлениям, лежащим в основе «понимания» текста нейросетями.
Что такое эмбеддинг?
Если совсем просто — это способ превратить текст в набор чисел, отражающих значение, контекст и смысловые связи. Например, слова «кот» и «кошка» будут расположены рядом в эмбеддинговом пространстве, а вот «кот» и «трактор» — далеко друг от друга.
С помощью таких векторов модели сравнивают смысл фраз, находят похожие документы, удерживают логические цепочки.
Эмбеддинг — это не просто технический термин, а фундамент, на котором строятся интеллектуальные функции ИИ.
DeepSeek и эмбеддинги для умного поиска
Модель DeepSeek из Китая — открытая альтернатива GPT. Она использует плотные эмбеддинги (dense embeddings) для поиска и анализа на уровне слов, документов, таблиц, программного кода и даже мультимодальных данных — например, текста + изображения.
Модель понимает ваш запрос по смыслу, а не просто по ключевым словам. Это позволяет выдавать релевантные ответы, даже если формулировка была неточной или неочевидной.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Qwen3 Embedding: векторизация нового поколения
Qwen3 Embedding — новая линейка от команды Qwen (Alibaba), предназначенная специально для задач текстовой векторизации, поиска и ранжирования. Модели обучены на базе Qwen3 foundation model и показывают лидирующие результаты на мировых бенчмарках:
- Qwen3-Reranker-8B стал лучшим по точности на MTEBрейтинге (70.58% по состоянию на июнь 2025).
- Поддержка более 100 языков — как естественных, так и языков программирования.
- Гибкие векторные представления: от 0.6B до 8B параметров, возможность настраивать размерность векторов под задачу.
- Архитектура включает двухэтапную систему: embedding-модель создает вектор текста, а reranker — уточняет его релевантность по запросу пользователя.
Интересно: модели Qwen3 используют инструкции пользователя (instruction-aware) — они обучены подстраиваться под конкретные задачи, будь то юридическая экспертиза, поиск кода или работа с кросс-языковыми парами.
Если вам интересно, как нейросети вроде Qwen3 и DeepSeek применяются в реальных проектах, загляните на ближайший обзорный воркшоп от Zerocoder. Это бесплатно.
Как обучали Qwen3 Embedding
Обучение прошло в три этапа:
- Контрастивное претрейнинг — миллионы пар текстов, собранных из слабонаблюдаемых источников.
- Супервизорное обучение — обучение на метко размеченных данных.
- Интеграция моделей — объединение сильнейших решений в одну архитектуру.
А для Reranker-моделей использовали только чётко размеченные пары, что дало прирост точности при меньших затратах времени.
Впервые применена многозадачная адаптивная система промптов, которая автоматически формирует подходящие пары текстов на основе типа задачи — будь то поиск, сравнение, классификация и т. д.
А где применяются эмбеддинги?
- Поисковые системы нового поколения (например, в DeepSeek и Qwen)
- Обнаружение ИИ-текста, как в Нейродетекторе от Яндекса
- Обучение ИИ на базе собственных знаний — векторные базы знаний позволяют агенту опираться на ваш опыт
- Ранжирование и сортировка результатов — особенно важно в корпоративных чат-ботах и виртуальных помощниках
Почему это важно?
Эмбеддинги — это язык ИИ, только не буквенный, а смысловой. Они позволяют моделям строить связь между фразами, контекстами и намерениями. Без них не было бы ни ChatGPT, ни современных ассистентов, ни персонализированного поиска.
Модели вроде Qwen3 и DeepSeek показывают, как далеко шагнул этот подход — от простой близости слов до тонкого смыслового анализа и глубокого рассуждения.
- Освой Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку (240$) бесплатно
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
