Seguro que conoces, y ya has usado, alguno de los grandes modelos de lenguaje impulsados por IA, tales como GPT-4. Pero, ¿alguna vez te has preguntado cómo son capaces estos modelos de entender el significado de las palabras? La respuesta es: a través de los embeddings.
Nuestro objetivo con este artículo es darte una visión más clara de este concepto, el cual juega un papel clave dentro de la IA para la búsquedas semánticas, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y el procesamiento del lenguaje natural.
Un embedding es una técnica de procesamiento de lenguaje natural mediante la que a cada palabra, frases, e incluso imágenes y usuarios, se le asigna una representación vectorial en un espacio vectorial, haciendo que los conceptos con significados parecidos están más cerca entre sí que los conceptos con distinto significado.
Cada una de las dimensiones de los vectores generados por embedding concentra información relevante, siendo una parte de un contexto más amplio. Además, estos vectores serán parecidos para aquellas palabras que se empleen en contextos similares.
¿Te cuesta imaginarlo? En un mapa, las ciudades que son geográficamente cercanas comparten características en común y, de este mismo modo, en el espacio vectorial, las palabras similares o cercanas, comparten semánticas parecidas. Ya que estos vectores son una representación del significado de las palabras, permiten que el lenguaje sea convertido en datos matemáticos y que las máquinas pueden procesar el lenguaje de forma más efectiva.
Esta técnica se remonta a los años 90, cuando se utilizó por primera vez, sin embargo, su uso tuvo mayor popularidad a partir del 2013 y ahora se emplea mucho en el campo de la IA para todo tipo de tareas, como análisis de contexto, calificación de texto y traducción.
La verdadera magia detrás de esta técnica es que los embeddings permiten que las máquinas puedan reconocer las relaciones que hay entre las palabras, en lugar de procesarlas como entidades aisladas. Para que estas puedan entender cómo las palabras se relacionan entre sí se aplican técnicas de aprendizaje profundo, que emplean grandes cantidades de datos para entrenar los modelos.
Pongamos un ejemplo para verlo más claramente. Seguramente has buscado un millón de títulos y palabras a través de aplicaciones de servicios de streaming (Netflix) o motores de búsqueda (Google), pero es gracias a los embeddings que estos canales saben que la palabra «cachorro» se relaciona con «canino» o «mascota».
En una búsqueda tradicional, al buscar «perrito», el sistema te arrojará los resultados que contengan solo esa palabra. Sin embargo, con los embeddings, el sistema hace una búsqueda semántica y comprende que las palabras «canino» o «mascota» se relacionan o tienen características similares a «cachorro» y entiende que también pueden ser relevantes en la búsqueda.
Claro, este no es el único uso que tienen los embeddings, también son muy útiles para el procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), traducción automática de multilenguaje, análisis de sentimientos, sistemas de reconocimiento de voz, sistemas de recomendación, chatbots, resumen y clasificación de texto y demás.
Foto: GPT4
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