Vectores, Embeddings y Espacios N-Dimensionales

# Entendiendo LLMs y sus embeddings * Comprensión de LLMs * Comparación con buscar un libro en una biblioteca * Transformación de palabras en relaciones y características * Ejemplo de la palabra "motivar" * Contexto deportivo y su clasificación * Análisis de sentimientos y usos * Concepto de vectores * Definición y aplicación en diversas dimensiones * Ejemplos en la vida diaria * Embeddings y dimensiones n-dimensionales * Dificultad de imaginar más de tres dimensiones * Ejemplos de evaluaciones en restaurantes y direcciones * Similitud semántica y su rol en LLMs * Ejemplo con "aguacate" y "avocado" * Importancia de la elección de palabras

### Funcionamiento de un LLM * Los LLM entienden las palabras ubicándolas en un espacio similar a buscar un libro en una biblioteca. ### Vectores y Embeddings * Los LLM usan vectores para representar palabras con múltiples características (dimensiones). * Los embeddings son vectores n-dimensionales que describen palabras de forma precisa. ### Ejemplos Prácticos * Como en una dirección física o una reseña de restaurante, las palabras se describen con varias características (país, ciudad, servicio, ambiente, etc.). ### Similitud Semántica * Los LLM relacionan palabras por significado, no solo por traducción directa (ejemplo: aguacate y avocado). ### Importancia de los Prompts * Cambiar una palabra en un prompt puede cambiar totalmente el resultado porque cada palabra afecta el espacio vectorial del LLM.

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Y bien me decia mi maestra de español, **"Las palabras importan"**

La clase se centra en los conceptos de vectores, embeddings y espacios N-dimensionales. Los LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) utilizan vectores para entender el lenguaje, representando palabras en dimensiones que describen sus características y relaciones semánticas. Los embeddings son vectores N-dimensionales que permiten una representación más compleja, facilitando la comprensión de la similitud entre palabras. La elección cuidadosa de palabras en un prompt afecta los resultados generados por un LLM.

Hola!. Les comparto un link en inglés sobre el tema de la clase por si se atoran como yo. Me pareció más clara la expliacion que da AWS que la dada en la clase. <https://aws.amazon.com/what-is/embeddings-in-machine-learning/#:~:text=Embeddings%20are%20numerical%20representations%20of>,knowledge%20domains%20like%20humans%20do.

Yo como me imagino esto, y que lo vi hace poquito en el Parque Explora, con una especie de "oráculo" que explica la importancia de las palabras, es como una gran ruleta, una infinita ruleta para cada vector, como la de los casinos, para cada embedding con una n cantidad de palabras. Estamos en un tiempo maravilloso, Dios nos permitió llegar a un gran conocimiento en esta era.

Los vectores son representaciones matemáticas en un espacio definido por dimensiones. En el contexto de LLMs, los embeddings son vectores n-dimensionales que caracterizan palabras o conceptos a través de múltiples atributos. Esto permite a los modelos entender relaciones semánticas y similitudes entre palabras, facilitando tareas como la traducción o la generación de texto coherente. Los espacios n-dimensionales son difíciles de visualizar, pero son fundamentales para el procesamiento avanzado del lenguaje en inteligencia artificial.

Chat GPT explica los conceptos de ésta manera: ### 🧠 ¿Qué son los vectores? Un **vector** es simplemente una forma de **representar información usando números**. **Ejemplo práctico:** Imagina que quieres describir a una fruta. Un vector podría representarla así: * Color (rojo = 1, verde = 0) * Tamaño (mediano = 2) * Sabor (dulce = 3) Entonces la **manzana** sería: `[1, 2, 3]` Este conjunto de números (1, 2, 3) es un **vector**. Lo puedes imaginar como una flecha que apunta hacia un lugar específico en un espacio. ### 🧩 ¿Qué son los embeddings? Los **embeddings** son **vectores especiales** que se usan para representar **palabras, frases o incluso imágenes** de manera que una computadora pueda entenderlas. 👉 En lugar de que la palabra "rey" sea solo letras, un embedding la convierte en algo como: `[0.23, -1.07, 0.55, ...]` ← un vector de cientos de números. **Lo genial de esto es que** palabras con significados similares tienen vectores parecidos. **Ejemplo sencillo:** * Embedding de "rey" ≈ `[0.2, -1.1, 0.5, ...]` * Embedding de "reina" ≈ `[0.3, -1.0, 0.6, ...]` Están **cerca** en el espacio de vectores. ### 🌌 ¿Qué es un espacio N-dimensional? Un espacio **N-dimensional** es un lugar donde cada punto está definido por **N números**. Nosotros vivimos en 3D (alto, ancho, profundidad), pero las computadoras pueden usar **100, 300 o hasta miles de dimensiones**. **Imagina:** * 2D = una hoja de papel. * 3D = una caja. * 100D = un lugar donde cada eje representa algo abstracto como "emoción", "color", "tiempo", "tono", etc. Aunque no lo podemos visualizar, las computadoras **sí pueden calcular distancias entre puntos** en estos espacios, y eso les permite "entender" relaciones. ### 🤖 ¿Cómo usa ChatGPT los embeddings? ChatGPT **convierte cada palabra** que escribes en **un embedding**. Luego, analiza esos vectores para entender **lo que quieres decir**. **Ejemplo:** Cuando escribes *"Estoy triste"*, ChatGPT lo convierte en vectores que capturan la emoción "tristeza". Así, puede responder de forma empática o darte ánimo. También se usan los embeddings para: * Buscar información relevante. * Recordar el contexto de lo que estás hablando. * Clasificar temas y sentimientos. * Relacionar tus preguntas con conocimientos ya aprendidos. ### 🛠️ ¿Cómo puedo usar esto? Si entiendes embeddings y espacios vectoriales, puedes: 1. 🧪 Crear un sistema que **detecte si dos textos hablan de lo mismo**, aunque usen palabras diferentes. 2. 🎯 Hacer un motor de recomendación que sugiera películas similares. 3. 🧭 Buscar documentos o leyes relacionadas a una consulta, aunque no tengan las mismas palabras clave. 4. 💬 Mejorar interfaces conversacionales (como chatbots) para que entiendan mejor el lenguaje natural.

Creo que este concepto puede servirles de mucho para entender aun mejor esta clase: *"la palabra "perro" en sí no es el vector inicialmente, sino que el modelo crea un vector **para representar** la palabra "perro". Es decir, el embedding es el <u>vector numérico resultante que representa la palabra</u>. Pero la idea fundamental que expresaste es perfecta: convertir algo que la IA no entiende directamente (la palabra) en algo que sí entiende (números en un vector) dentro de un contexto (el espacio N-dimensional que captura significado).* *---* *- Pídanle a un LLM que les explique bajo estos conceptos.*

### Respuesta de la casilla de preguntas en ***Platzi*** a ¿Qué es un VECTOR? * Un vector es una entidad matemática que tiene tanto una magnitud como una dirección. * En el contexto de los modelos de lenguaje (***LLMs***), los vectores representan **palabras** o **frases** en un **espacio N-dimensional**. * Cada dimensión captura ***características*** o ***relaciones semánticas de las palabras***. * *Por ejemplo, un vector puede representar la palabra "gato" en relación a características como ser un animal, tener cuatro patas, etc.* * *Así, los LLMs utilizan estos vectores para entender y procesar el lenguaje de forma efectiva.*

Definir el contexto es importante para especificar las dimensiones de los embedings. Escoger el contexto correcto para cumplir el propósito que requerimos es lo que hacemos al escribir reviews, buscar direcciones, y decidir con muchas variables a donde ir de vacaciones.

* Entonces es mas imporante las dimension que los embeddings(ya que los embedding son solo palabras n dimensionales) Por que utilizamos dimensiones ? cual es el beneficio de un LLM con estas ? * El LLM utiliza dimenionsiones porque gracias a n dimensiones, el puede empezar a entender lo que significa las palabras. * El beneficio es el entendimiento. * `insight:` Entonces igual de imporante las dimension como los embeddings(ya que los embedding son solo palabras n dimensionales) Por que utilizamos dimensiones ? cual es el beneficio de un LLM con estas ? * El LLM utiliza dimenionsiones porque gracias a n dimensiones, el puede empezar a entender lo que significa las palabras. * El beneficio es el entendimiento de las palabras. * De que le sirve a el LLM tener palabras cercanas en el espacio n dimensional? * **ENTENDIMIENTO PROBABILISTICO pero individual**Si el LLM ha aprendido que "padre" aparece a menudo con "hijo", "madre", "familia", etc., cuando lee una frase como "El padre jugó con su...", el modelo "espera" ver palabras relacionadas con niños, familia, actividades hogareñas, etc. La "cercanía" de los vectores de embedding hace que estas palabras relacionadas sean las candidatas más probables para completar la frase.Sin embargo, los LLMs necesitan de la funcion de la “atencion” para poder mejorar este entendimiento.

Doxeando las oficinas, excelente 🗿

Respondiendo a lo que nos piden en el resumen de la clase, por mi parte no había considerado este funcionamiento de estas herramientas. Había leído algo y tomado algunas clases relacionadas en Platzi, pero hasta ahora he tenido claridad del funcionamiento y conceptos como vectores, embeddings y espacios n-dimensionales. Gracias.

Buenisima la explicacion vamos excelente!!!

MI PREGUNTA: ### ¿Cómo puede ChatGPT asignar un “nivel 7” a una pregunta, sin parámetros objetivos? **Respuesta CHATGPT:** No puede hacerlo con rigor **objetivo absoluto**, pero puede **aproximar** usando **criterios implícitos** de complejidad cognitiva, basados en **Bloom**, taxonomías didácticas y modelos pedagógicos usados en IA educativa.

* Un LLM entiende las relaciones entre las palabras similar a la búsqueda de un libro en una biblioteca. * Entiende relaciones independientemente del idioma. * **Vectores.** Se interprenta como punto en un plano una magnitud como altura, distancia profundidad. * **Emblending= Vector.**