Как обучаются модели эмбеддингов? Как бы вы написали свой эмбеддер?

Модели эмбеддингов обучаются на больших наборах данных с помощью нейронных сетей, которые преобразуют объекты (слова, изображения, графы) в векторы фиксированной размерности, сохраняя семантические или структурные свойства. Обучение обычно происходит с использованием задач типа прогнозирования контекста (например, Word2Vec) или контрастивного обучения.

Чтобы написать свой эмбеддер, можно:

1. Определить тип данных и цель эмбеддинга.
2. Собрать и подготовить датасет.
3. Выбрать архитектуру (например, простая нейросеть или трансформер).
4. Обучить модель на задаче, которая заставит её захватывать нужные свойства (например, предсказание соседних слов).

Пример простого эмбеддера слов на Python с использованием библиотеки Gensim:

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['привет', 'мир'], ['машинное', 'обучение', 'интересно']]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=50, window=2, min_count=1, workers=4)
vector = model.wv['привет']
print(vector)

Это создаст векторное представление слова "привет" на основе контекста в предложениях.