対照的な学習では、モデルは、それらを区別するための入力として、モデルと負のサンプルの両方を取得します。たとえば、Word2vecの場合、単語の類似性をモデル化しようとするアルゴリズムでは、モデルは「キング」がコンテキストワードとして（正のサンプルとして）「クラウン」をしばしば持っていることが多いのに対し、「キング」は通常「ビール」を持っていません。'、'ラップトップ '、「ハウス」、またはその文脈における「ブッシュ」（負のサンプルとして）。この例では、正のサンプルは実際のテキストから描画され、負のサンプルはランダムな単語にすぎません。「キング」と「クイーン」は両方ともCrowl 2VECモデルと同時に、内部表現にも似たようなものである可能性があるためです。これは、「キング」 - 「クラウン」 +「キッパ」 - >「ユダヤ人」または「ラビ」のような類推を描く方法です
In contrastive learning, a model gets both positive and negative samples as an input to differentiate between them. For word2vec for example, an algorithm that tries to model word similarity, the model gets as input that 'king' often has 'crown' as a context word (as a positive sample), whereas 'king' doesn't usually have 'beer', 'laptop', 'house' or 'bush' in its context (as negative samples). In this example, positive samples are drawn from real text and negative samples are just random words. Because 'king' and 'queen' might both co-occur with crown the word2vec model makes them also similar in its internal representation. This is how it can draw analogies like: 'king' - 'crown' + 'kippa' -> 'Jew' or 'rabbi'