Как определить, хорошо ли справляется модель эмбеддингов? Какие метрики использовались?

Для оценки качества модели эмбеддингов важно понимать задачу, для которой они используются. Основные подходы и метрики:

• Кластеризация и визуализация: с помощью t-SNE или UMAP можно визуализировать эмбеддинги и проверить, насколько хорошо они разделяют классы.

• Метрики качества поиска по сходству:

  • Precision@k и Recall@k — насколько релевантны ближайшие соседи.
  • Mean Average Precision (MAP) — средняя точность по всем запросам.
  • Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) — учитывает порядок релевантных результатов.

• Кластерные метрики: если эмбеддинги используются для кластеризации, применяют Silhouette Score, Davies-Bouldin Index.

• Downstream задачи: оценка качества эмбеддингов через производительность моделей, которые их используют (например, классификаторов).

Пример: для задачи поиска похожих документов можно измерить Precision@10 — сколько из 10 ближайших документов действительно релевантны.