Обсуждение:Нейросетевое встраивание

Материал из MachineLearning.

Версия от 17:32, 14 июля 2026; Emil Petrov (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

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

Источник — «http://poligon.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5:%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B5_%D0%B2%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5»
Личные инструменты