Los embeddings de palabras y oraciones son componentes esenciales en los modelos de lenguaje natural a gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés), tales como GPT-3, BERT, y otros modelos basados en transformadores. Estos embeddings son representaciones vectoriales en espacios de alta dimensión que capturan la semántica y la sintaxis de las palabras y oraciones, y juegan un papel crucial en el procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Embeddings de Palabras
Los embeddings de palabras fueron popularizados inicialmente por modelos como Word2Vec (Mikolov et al., 2013) y GloVe (Pennington, Socher, & Manning, 2014). Estos algoritmos crean un vector para cada palabra del vocabulario, donde palabras con significados similares tendrán vectores cercanos en el espacio vectorial. Estos vectores se entrenan mediante técnicas de aprendizaje no supervisado sobre grandes corpora de texto, utilizando métodos como skip-gram y CBOW en el caso de Word2Vec.
- Ejemplo:
En un espacio de embeddings de palabras, las palabras ‘rey’ y ‘reina’ estarán cerca una de la otra, y la operación vectorial “rey – hombre + mujer = reina” debería ser aproximadamente correcta. Otro ejemplo sería que ‘Londres’ y ‘París’ estarían cerca, debido a que ambas son capitales en Europa.
- Embeddings de Oraciones
A diferencia de los embeddings de palabras, que representan palabras individuales, los embeddings de oraciones capturan la relación semántica de una secuencia completa de palabras. Técnicas más avanzadas como Universal Sentence Encoder (Cer et al., 2018) y BERT (Devlin et al., 2018) se utilizan para producir estos embeddings.
- Ejemplo:
El modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) genera representaciones de oraciones tomando en cuenta el contexto bidireccional de cada palabra. Por ejemplo, en las dos oraciones “El gato está en la alfombra” y “El gato está en el tejado”, la palabra “gato” tendrá un contexto diferente, lo cual se refleja en los respectivos embeddings de la oración completa.
- Uso en Modelos de Lenguaje Natural a Gran Escala (LLMs)
Los LLMs utilizan estos embeddings como una etapa crucial en sus arquitecturas. Los embeddings iniciales de palabras se combinan y pasan a través de capas de transformadores que actualizan estas representaciones a medida que la información fluye a través del modelo. Este proceso permite al modelo entender no solo el significado individual de las palabras, sino también las relaciones complejas entre ellas en una oración o un texto más largo.
1. GPT-3: Usa embeddings de palabras como entrada, y mediante su enorme red de transformadores (175 mil millones de parámetros), ajusta las relaciones semánticas y sintácticas entre las palabras para generar texto coherente y significativo.
1. BERT: Utiliza embeddings de oraciones para tareas de clasificación, respuesta a preguntas y otras aplicaciones de PLN. Dado su enfoque bidireccional, se entrena a entender el contexto completo de una palabra dentro de una oración.
- Aplicaciones Prácticas
- Traducción Automática: Usando embeddings para mejorar la precisión en la traducción contexto-sensible.
- Análisis de Sentimiento: Los modelos entrenados con embeddings pueden clasificar sentencias con precisión alta en diferentes categorías de sentimiento.
- Chatbots: LLMs basados en embeddings se utilizan en chatbots para mantener conversaciones más fluidas y contextualmente relevantes.
- Fuentes Utilizadas
1. Mikolov, T. et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. [https://arxiv.org/abs/1301.3781]
2. Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation. [https://www.aclweb.org/anthology/D14-1162/]
3. Cer, D. et al. (2018). Universal Sentence Encoder. [https://arxiv.org/abs/1803.11175]
4. Devlin, J. et al. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. [https://arxiv.org/abs/1810.04805]
Con estos componentes clave y técnicas avanzadas, los modelos de lenguaje natural han alcanzado niveles impresionantes de comprensión y generación de texto, impulsando diversas aplicaciones y mejorando la interacción humano-máquina.
