✍️ Что такое косинусное сходство (cosine similarity) и какие альтернативные методы существуют?Cosine similarity используется для оценки сходства двух векторов. В сущности, это косинус угла между двумя векторами. Значения cosine similarity варьируются от -1 до 1. Однако для большинства задач с положительными векторами (например, текстовые данные, векторы признаков), значения лежат в диапазоне от 0 до 1. При этом:▪️ 1 означает полное совпадение (вектора направлены в одну и ту же сторону).▪️ 0 указывает на отсутствие сходства (вектора перпендикулярны друг другу).▪️ -1 указывает на полную противоположность (вектора направлены в противоположные стороны).Как ещё можно оценивать сходство векторов? Вот некоторые способы:▫️Евклидово расстояние;▫️Манхэттенское расстояние;▫️Расстояние Чебышева.Подробнее о них и о том, как они применимы в LLM, читайте в статье 👈
