¿Cómo entienden los LLM las palabras con significados múltiples?

¡Incorporaciones! Son formas de convertir palabras, frases o incluso documentos completos en representaciones numéricas (vectores) que los ordenadores pueden entender. Las incrustaciones traducen el lenguaje humano a una forma que las máquinas pueden procesar y analizar fácilmente.

Para entender mejor las incrustaciones, empecemos con una analogía sencilla. Supongamos que está ordenando libros en una biblioteca. Puede colocar libros de temas similares uno al lado del otro. Por ejemplo, los libros de ciencia en una estantería y los de cocina en otra. Las incrustaciones funcionan de forma parecida: colocan palabras o conceptos con un significado similar cerca unos de otros en un espacio multidimensional.

Cómo funcionan las incrustaciones (explicado de forma sencilla):

1. Convierte palabras en números:
   • A cada palabra se le asigna un conjunto único de números (un vector). Las palabras con significados similares tienen vectores similares.
2. Medición de la similitud:
   • Al calcular la distancia entre vectores, los modelos de IA pueden entender si los conceptos o las palabras están relacionados. Vectores más cercanos significan más similitud.

Ejemplos prácticos de incrustaciones:

1. Búsqueda semántica:
   • Cuando se busca un término que tiene muchos significados, por ejemplo "manzana", va a distinguir entre la empresa y la fruta en función del contexto.
2. Sistemas de recomendación:
   • Plataformas como Amazon o Netflix utilizan incrustaciones para sugerirte artículos similares a películas o productos que ya has disfrutado.
3. Segmentación de clientes:
   • Agrupar a los clientes en función de su comportamiento o intereses para mejorar su experiencia y permitir un marketing personalizado.

Valor empresarial de las incrustaciones:

• Mejorar la eficacia para recuperar rápidamente la información pertinente.
• Personalizar las recomendacionesMejorar la satisfacción y el compromiso de los clientes.
• Profundizar en la información en el comportamiento de los clientes mediante una agrupación eficaz de los datos.

Entender las incrustaciones ayuda a aprovechar la IA Generativa de forma más eficaz. Como hemos visto, las incrustaciones son muy potentes y ayudan a las empresas a tomar decisiones más informadas basadas en datos. Espero que este artículo te haya sido útil para comprender mejor las incrustaciones en la IA Generativa.