Seguramente ya conoces de grandes modelos de lenguaje con IA como GPT-4 o Llama 2, y productos increíbles como ChatGPT. Sin embargo, poco se sabe de cómo este tipo de modelos pueden entender el lenguaje. Para ello llegan los embeddings.
Adentrémonos en el intrigante concepto de “embedding”, esencial para entender el funcionamiento de las búsquedas semánticas y los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM).
Foto por Jonathan Kemper en Unsplash
Un embedding es, básicamente, una representación vectorial de una palabra en un espacio multidimensional, donde palabras similares se encuentran cercanas entre sí 🤯.
Imaginemos por un momento que quisiéramos convertir palabras en números. Podríamos asignar un número a cada palabra, pero eso no nos daría mucha información sobre el significado de la misma o su relación con otras. Aquí es donde entra el concepto de embedding.
Imagen de Kelsey Knight en Unsplash
¿Difícil de imaginar? Pensemos en un mapa. Ciudades cercanas geográficamente suelen tener características en común. De manera similar, en el espacio de embedding, palabras “cercanas” comparten similitudes semánticas.
En el procesamiento de lenguaje natural o NLP, los embeddings han revolucionado la forma en que las máquinas entienden el lenguaje.
En lugar de tratar las palabras como entidades aisladas, los embeddings permiten que las máquinas comprendan las relaciones y similitudes entre palabras, ¡todo gracias a la magia de la matemática y los vectores!
Por supuesto, esto permite crear productos increíbles con base a embeddings y NLP como un sistema de búsqueda semántico.
¿Alguna vez te has preguntado cómo es posible que ciertas aplicaciones o motores de búsqueda como Google, YouTube, Netflix entiendan que “perrito” y “canino” están relacionados? ¡La respuesta está en los embeddings!
En una búsqueda tradicional, si buscas “perrito”, el sistema hallará exactamente esa palabra. Pero con una búsqueda semántica basada en embeddings, el sistema comprende que palabras como “canino” o “mascota” están relacionadas o comparten características y pueden ser relevantes para tu consulta. 🚀
Además de este caso de uso, existen otros que podemos crear integrando embeddings con modelos de lenguaje como GPT-4:
Actualmente, aprovechó integrar los embeddings con LLM, y es que sabemos que estos modelos tienen fallas como las siguientes:
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Estas limitantes no permiten, por ejemplo, que un modelo conozca o entienda de datos privados de mi organización o mis proyectos y productos específicos, pues nunca fue entrenado con esos datos y no tiene tampoco el contexto necesario para crear respuestas válidas sobre dichos datos. ¡Es ahí donde entran los embeddings a salvar el día!
Con los embeddings es posible llevar toda la información de contexto de tu organización o datos privados a un espacio vectorial, para luego poder consultar esos datos con una búsqueda semántica y que sea capaz de retornarme fragmentos de información que puedan servir como contexto a un LLM. 🤯
Incluso, si el modelo no fue entrenado específicamente en un tema, puede inferir respuestas basadas en la combinación del conocimiento lingüístico y el contexto proporcionado.
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