Cómo Entender y Aplicar Embeddings en IA: De Teoría a Práctica

¿Qué son los embeddings y por qué son clave en el procesamiento del lenguaje natural?

Los embeddings son el núcleo del procesamiento del lenguaje natural (NLP) en inteligencia artificial. Permiten entender el lenguaje y utilizar modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4, Lambda y otros. Nos ayudan a crear sistemas avanzados de recomendación y motores de búsqueda semánticos, además de permitir la traducción automática y la clasificación de textos. En esencia, los embeddings son representaciones numéricas que permiten a los modelos de Machine Learning comprender el mundo en el que vivimos. Procesan instrucciones de diversos tipos, como audio, texto, video e imágenes, llevándolas al mundo de los números.

¿Cómo representan los embeddings un texto en el espacio vectorial?

Los embeddings transforman el texto en vectores numéricos, un proceso fundamental para el entendimiento del lenguaje. Aunque solo podemos visualizar en tres dimensiones como humanos, en realidad, la representación se extiende a cientos o miles de dimensiones. Esto se asemeja al concepto de representación digital de imágenes, donde cada píxel se identifica con un número. Del mismo modo, los embeddings representan palabras en coordenadas vectoriales en un espacio dimensional amplio.

Implementación práctica de embeddings en Python

Para aprovechar los embeddings, podemos utilizarlos desde el lenguaje de programación Python. Aquí te explicamos cómo hacerlo usando la librería sentence-transformers.

¿Cómo instalar sentence-transformers en Python?

Para instalar la librería sentence-transformers usaremos el paquete pip. Esta librería open-source nos permite ejecutar secuencias de texto a vectores de embeddings.

pip install sentence-transformers

Luego, instanciamos sentence-transformers y utilizamos la librería utils para medir distancias entre los vectores generados por nuestras sentencias.

¿Cómo transformar texto en embeddings?

Empezamos instanciando un modelo preentrenado de sentence-transformers, en este caso all-MiniLM-L6-v2, y pasamos una lista de sentencias para transformarlas a un espacio vectorial.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
sentences = ["El gato juega afuera", "Me gusta tocar guitarra", "Me encanta la pasta"]
embeddings = model.encode(sentences)

Aquí, embeddings almacena la representación numérica de cada sentencia en un espacio dimensional.

¿Cómo medir la similitud entre sentencias?

Una vez generados los embeddings, podemos medir la similitud entre sentencias usando la métrica del coseno, que evalúa qué tan cerca están los vectores en el espacio vectorial.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

similarity_scores = cosine_similarity(embeddings)

Creamos una lista llamada pairs que almacena pares de sentencias y sus scores de similitud:

pairs = []
for i in range(len(sentences)):
    for j in range(len(sentences)):
        if i != j:
            pairs.append({'sent1': sentences[i], 'sent2': sentences[j], 'score': similarity_scores[i][j]})

Ordenamos los resultados de manera descendente para obtener las sentencias más cercanas entre sí.

¿Qué aplicaciones tienen los embeddings en bases de datos vectoriales?

Una de las aplicaciones más fascinantes de los embeddings es la búsqueda semántica. Se trata de almacenar las representaciones vectoriales en una base de datos vectorial que facilita la búsqueda y consulta de información. Este enfoque es usado junto a LLMs y chatbots, permitiendo consultas más precisas y contextuales. Para llevar a cabo estas aplicaciones, es crucial tener conocimientos básicos en Python, consumo de APIs, manipulación de datos y álgebra lineal.

Los embeddings son fundamentales en la inteligencia artificial moderna, y su aplicación ofrece enormes oportunidades para innovar en el procesamiento del lenguaje. Es un camino apasionante y lleno de desafíos, ¡te animo a unirte a esta emocionante travesía!