Un embedding convierte información compleja como palabras o imágenes en códigos numéricos que capturan su significado, permitiendo que las máquinas
aprendan conceptos transformándolos en un lenguaje matemático.
Durante el
entrenamiento de los
modelos de IA, a través del
procesamiento del lenguaje natural, los modelos convierten
tokens en embeddings, transformándolos en
vectores numéricos. Esta transformación permite convertir conceptos abstractos como el lenguaje o imágenes visuales en
vectores matemáticos, posibilitando operaciones complejas para extraer
patrones de información y encontrar relaciones semánticas o visuales. Por ejemplo, palabras relacionadas como "rey" y "reina" tendrán embeddings similares y cercanos en este espacio matemático.
Así, en el caso de los
modelos de lenguaje grande, los embeddings les permiten comprender relaciones semánticas, lo que les posibilita realizar tareas como traducción, generación de texto o responder preguntas. Un modelo como ChatGPT usa embeddings para entender el contexto y generar respuestas coherentes.