Обсуждение:Нейросетевое встраивание
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Создание страницы обсуждения) |
(Убран голый тег tex из текста обсуждения) |
||
| (2 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 3: | Строка 3: | ||
Промпт, использованный для генерации статьи «Нейросетевое встраивание» с помощью LLM Claude Sonnet 4: | Промпт, использованный для генерации статьи «Нейросетевое встраивание» с помощью LLM Claude Sonnet 4: | ||
| - | + | <pre><nowiki> | |
| - | + | Напиши подробную энциклопедическую статью для вики-сайта MachineLearning.ru | |
| - | + | на тему «Нейросетевое встраивание» (neural network embeddings) на русском языке. | |
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | + | ||
| - | -- Emil Petrov | + | Требования: |
| + | 1. Структура: основная идея, словесные эмбеддинги (Word2Vec, GloVe, FastText), | ||
| + | контекстуальные эмбеддинги (ELMo, BERT, Sentence Transformers), | ||
| + | графовые и мультимодальные эмбеддинги, поиск ANN, применения. | ||
| + | 2. Формат: wiki-разметка MediaWiki, заголовки ==, математика <tex>...</tex>. | ||
| + | 3. Минимум 5 внутренних ссылок. | ||
| + | 4. Категории: Машинное обучение, Нейронные сети, Обработка естественного языка. | ||
| + | 5. Раздел Литература с 4-6 источниками. | ||
| + | 6. Формулы: функция встраивания, Skip-gram loss, GloVe, kNN. | ||
| + | 7. Шаблон well добавить отдельно. | ||
| + | </nowiki></pre> | ||
| + | |||
| + | — Emil Petrov | ||
| + | |||
| + | == Второй промпт == | ||
| + | |||
| + | Первый промпт был слишком «чеклистным». Переписал целеуказание в духе рекомендаций курса (роль + аудитория + смысл) и перегенерировал статью '''14 июля 2026'''. | ||
| + | |||
| + | Модель: Claude Sonnet 4. | ||
| + | |||
| + | <pre><nowiki> | ||
| + | Ты специалист в области машинного обучения, профессор ведущего технического университета и популяризатор науки. | ||
| + | |||
| + | Напиши энциклопедическую статью для MachineLearning.ru про нейросетевое встраивание (embeddings). | ||
| + | Статья должна быть полезна новичку (понятная аналогия «близкий смысл → близкий вектор», ясные определения) и профессионалу (формулы Skip-gram/GloVe/contrastive, ANN-поиск, оценка STS/MTEB, ловушки hubness/domain shift). | ||
| + | |||
| + | Сделай линию: статические эмбеддинги (Word2Vec, GloVe, FastText) → контекстные (ELMo, BERT) → sentence embeddings (SBERT, SimCSE) → мультимодальность (CLIP) → кратко графы → ANN (HNSW и др.) → применения и связь с LLM/RAG. | ||
| + | |||
| + | Формат: MediaWiki; формулы только в <tex> латиницей/символами (кириллицу в tex не ставить); внутренние ссылки; литература через {{статья}}/{{книга}}; без выдуманных DOI. | ||
| + | </nowiki></pre> | ||
| + | |||
| + | После генерации вручную: проверил формулы и ссылки, убрал кириллицу из формул (теги tex), усилил связность с [[Большая языковая модель]], [[Трансформер (модель)]], [[Механизм внимания]], [[Промпт-инжиниринг]]. | ||
| + | |||
| + | — [[Участник:Emil Petrov|Emil Petrov]] 14 июля 2026 | ||
Текущая версия
Промпт для генерации статьи
Промпт, использованный для генерации статьи «Нейросетевое встраивание» с помощью LLM Claude Sonnet 4:
Напиши подробную энциклопедическую статью для вики-сайта MachineLearning.ru на тему «Нейросетевое встраивание» (neural network embeddings) на русском языке. Требования: 1. Структура: основная идея, словесные эмбеддинги (Word2Vec, GloVe, FastText), контекстуальные эмбеддинги (ELMo, BERT, Sentence Transformers), графовые и мультимодальные эмбеддинги, поиск ANN, применения. 2. Формат: wiki-разметка MediaWiki, заголовки ==, математика <tex>...</tex>. 3. Минимум 5 внутренних ссылок. 4. Категории: Машинное обучение, Нейронные сети, Обработка естественного языка. 5. Раздел Литература с 4-6 источниками. 6. Формулы: функция встраивания, Skip-gram loss, GloVe, kNN. 7. Шаблон well добавить отдельно.
— Emil Petrov
Второй промпт
Первый промпт был слишком «чеклистным». Переписал целеуказание в духе рекомендаций курса (роль + аудитория + смысл) и перегенерировал статью 14 июля 2026.
Модель: Claude Sonnet 4.
Ты специалист в области машинного обучения, профессор ведущего технического университета и популяризатор науки.
Напиши энциклопедическую статью для MachineLearning.ru про нейросетевое встраивание (embeddings).
Статья должна быть полезна новичку (понятная аналогия «близкий смысл → близкий вектор», ясные определения) и профессионалу (формулы Skip-gram/GloVe/contrastive, ANN-поиск, оценка STS/MTEB, ловушки hubness/domain shift).
Сделай линию: статические эмбеддинги (Word2Vec, GloVe, FastText) → контекстные (ELMo, BERT) → sentence embeddings (SBERT, SimCSE) → мультимодальность (CLIP) → кратко графы → ANN (HNSW и др.) → применения и связь с LLM/RAG.
Формат: MediaWiki; формулы только в <tex> латиницей/символами (кириллицу в tex не ставить); внутренние ссылки; литература через {{статья}}/{{книга}}; без выдуманных DOI.
После генерации вручную: проверил формулы и ссылки, убрал кириллицу из формул (теги tex), усилил связность с Большая языковая модель, Трансформер (модель), Механизм внимания, Промпт-инжиниринг.
— Emil Petrov 14 июля 2026
