¿Te has preguntado alguna vez cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo logran comprender y generar texto?

En este artículo desvelamos el misterio detrás del componente esencial de los modelos de lenguaje: los Text Embeddings. Te lo explicaremos de manera sencilla y atractiva, utilizando metáforas y ejemplos visuales que faciliten la comprensión y que sean atractivos.

La relevancia de los Text Embeddings en el lenguaje

Los Text Embeddings son cruciales en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) al convertir palabras en representaciones numéricas que las redes neuronales puedan entender. Aunque pueda parecer fácil, esta transformación es más compleja de lo que parece. Veamos un ejemplo utilizando plantas:

Tenemos un vocabulario de 4 palabras: Rosa, Tulipán, Roble y Pino. Si asignamos valores consecutivos a estas palabras, tendríamos:

• Rosa → 1
• Tulipán → 2
• Roble → 3
• Pino → 4

Pero hay un problema: ¿acaso el Pino es cuatro veces más importante que la Rosa? Claramente no, pero los valores asignados podrían llevar a la red neuronal a interpretarlo así. Entonces, necesitamos una mejor representación.

One-hot encoding: Un paso en la dirección correcta

Una alternativa es usar vectores con unos y ceros para diferenciar cada palabra, conocido como «one-hot encoding». En nuestro ejemplo, tendríamos:

• Rosa → [1, 0, 0, 0]
• Tulipán → [0, 1, 0, 0]
• Roble → [0, 0, 1, 0]
• Pino → [0, 0, 0, 1]

Esta representación soluciona el problema de los valores ordinales, pero presenta otro inconveniente: el tamaño de los vectores. Imagina trabajar con vectores gigantes llenos de ceros para las 171,476 palabras en uso según el Oxford English Dictionary.

La fascinación de los Text Embeddings

Aquí es donde entran en juego los Text Embeddings. La idea es que palabras relacionadas estén cerca entre sí, mientras que palabras con significados diferentes estén lejos. Imagina un jardín donde las flores (Rosa y Tulipán) están en un rincón, y los árboles (Roble y Pino) en otro.

Pero aún hay más. En nuestro jardín imaginario, las flores están separadas por colores: la Rosa estaría más cerca del Tulipán rojo que del amarillo. ¡Nuestro Text Embedding codifica el concepto de «color»! Y si nos fijamos en los árboles, el Roble está más cerca del Pino de hoja perenne que del de hoja caduca. ¡También codifica el concepto de «tipo de hoja»!

En nuestro ejemplo, los nuevos vectores derivados de las coordenadas del jardín serían:

• Rosa → [3, 1]
• Tulipán → [3, 2]
• Roble → [1, 1]
• Pino → [1, 2]

Esta representación bidimensional funciona bien para nuestro ejemplo con solo cuatro palabras, pero en la práctica, se utilizan muchas más dimensiones. Por ejemplo, GPT-3 emplea 12,288 dimensiones para codificar su vocabulario.

Reflexión final

Los Text Embeddings son el pilar fundamental de algunos de los modelos de inteligencia artificial generativa más sorprendentes que utilizamos hoy en día. Gracias a ellos, podemos disfrutar de sistemas de inteligencia artificial capaces de comprender y generar texto de manera asombrosa.