Comparer deux géométries plutôt que deux embeddings
Mais comparer des vecteurs isolé n’a aucun sens.
Ce qui compte c’est la géométrie des espaces latent.
C’est ce qu’on étudies dans la dernière vidéo youtube « La géométrie caché des embeddings » (lien en bio et en story à la une)
Cette vidéo explique pourquoi la qualité d'une représentation vectorielle ne se juge pas sur un point isolé, mais sur la structure globale de l'espace. Comparer deux vecteurs individuels est inutile car ils peuvent sembler identiques sans que leurs contextes respectifs ne le soient. L'essentiel réside dans la géométrie de l'ensemble des données : comment les points sont organisés, qui sont les voisins, et quelles directions capturent les variations importantes. Une bonne représentation rend les tâches d'apprentissage plus simples en alignant la structure des données avec la logique du modèle.
Exemple : Imaginez deux images de chats. Le modèle A place ces deux images très loin l'une de l'autre dans son espace, tandis que le modèle B les regroupe dans une même zone dense. Si vous ne regardez que les coordonnées d'une seule image, vous ne pouvez pas dire quel modèle est meilleur. Mais si vous observez l'ensemble, le modèle B est supérieur car il a appris que « être un chat » est une propriété commune, créant une géométrie où les similarités sont spatiales. C'est cette organisation globale qui permet au modèle de généraliser facilement, plutôt que de mémoriser des points isolés.