Los embeddings son representaciones vectoriales que transforman datos complejos, como palabras, imágenes o sonidos, en vectores de números reales en un espacio de menor dimensionalidad. Esta técnica permite a las máquinas procesar y comprender datos no numéricos de manera eficiente, facilitando tareas como la búsqueda semántica, la clasificación de textos y la recomendación de contenidos.
¿Por qué se necesitan los embeddings?
En el procesamiento de lenguaje natural (PLN), las palabras deben ser convertidas en una forma que las máquinas puedan manipular. Inicialmente, se utilizaban técnicas como la codificación one-hot, que asigna a cada palabra un vector con un único valor «1» y el resto «0». Sin embargo, este método tiene limitaciones significativas:
- Alta dimensionalidad: El tamaño del vector es igual al número total de palabras en el vocabulario, lo que puede ser extremadamente grande.
- Falta de información semántica: Las palabras se tratan como entidades independientes, sin reflejar relaciones de similitud o contexto entre ellas.
Los embeddings abordan estos problemas al representar palabras en espacios vectoriales de menor dimensión, donde la proximidad entre vectores indica similitud semántica.
Fundamentos teóricos de los embeddings
Los embeddings se basan en la hipótesis distribucional de la lingüística, que sugiere que el significado de una palabra está determinado por su contexto. Esta noción fue popularizada por J.R. Firth con la frase «una palabra está caracterizada por la compañía que mantiene». En 2013, un equipo de Google liderado por Tomas Mikolov desarrolló word2vec, una herramienta que entrenaba modelos de espacio vectorial de manera eficiente, marcando un hito en la adopción de embeddings en PLN.
Matemáticamente, un embedding es una función que mapea datos de alta dimensionalidad a un espacio de menor dimensión, preservando relaciones relevantes. Por ejemplo, en el caso de palabras, se busca que las relaciones semánticas se reflejen en la geometría del espacio vectorial, donde palabras con significados similares estén más próximas entre sí.
Función de los embeddings en los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
EEn los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), como GPT-3, los embeddings son fundamentales para procesar y generar texto coherente. Permiten al modelo comprender relaciones semánticas y contextuales entre palabras, lo que mejora tareas como:
- Traducción automática: Capturan relaciones entre palabras en diferentes idiomas, mejorando la precisión de las traducciones.
- Clasificación de texto: Transforman documentos en vectores que pueden ser clasificados por algoritmos de aprendizaje automático, facilitando la categorización de correos electrónicos, noticias o reseñas.
- Análisis de sentimientos: Ayudan a identificar emociones y opiniones en textos, permitiendo a las empresas comprender mejor las percepciones de los clientes.
Tipos de embeddings y proveedores
Existen diversos tipos de embeddings, desarrollados por distintas organizaciones y con características específicas:
- Word2Vec: Desarrollado por Google, genera embeddings de palabras mediante técnicas de aprendizaje no supervisado.
- GloVe: Creado por la Universidad de Stanford, produce representaciones vectoriales basadas en estadísticas globales de coocurrencia de palabras.
- fastText: Desarrollado por Facebook, extiende Word2Vec al considerar subcomponentes de palabras, mejorando la representación de palabras raras o morfológicamente complejas.
- BERT: Introducido por Google, produce embeddings contextuales que consideran la posición y el entorno de las palabras en una oración, capturando mejor el significado en diferentes contextos.
- GPT: Desarrollado por OpenAI, genera embeddings contextuales y es capaz de comprender y generar texto de manera coherente y contextualmente adecuada.
La elección del tipo de embedding y su proveedor depende de la aplicación específica y de los recursos computacionales disponibles. Por ejemplo, embeddings con mayor número de dimensiones pueden capturar más matices semánticos, pero requieren más capacidad de procesamiento.
Representación y objetivo de un embedding a nivel semántico
Un embedding busca capturar el significado de una palabra o dato en un espacio vectorial de tal Un embedding busca capturar el significado de una palabra o dato en un espacio vectorial de tal manera que elementos con significados similares estén más próximos entre sí. Por ejemplo, en un espacio de embeddings, las palabras «rey» y «reina» estarían cerca debido a su relación semántica. Esta proximidad facilita que los modelos de inteligencia artificial realicen tareas como:
- Búsqueda semántica: Recuperar documentos relevantes basados en el significado, no solo en palabras clave exactas.
- Agrupamiento temático: Organizar textos en categorías basadas en su contenido semántico.
- Generación de texto: Producir contenido coherente y contextualmente adecuado.
En resumen, los embeddings son una herramienta esencial en la inteligencia artificial moderna, permitiendo a las máquinas comprender y procesar datos complejos de manera más humana y eficiente.
