Descripción: Los embeddings de tokens son representaciones numéricas que capturan el significado y las relaciones semánticas de las palabras o tokens en un espacio vectorial. Estas representaciones permiten que los modelos de lenguaje comprendan y procesen el texto de manera más efectiva, ya que transforman palabras en vectores de alta dimensión que reflejan sus contextos y similitudes. A través de técnicas como el aprendizaje profundo, los embeddings pueden capturar no solo el significado literal de las palabras, sino también sus connotaciones y relaciones con otras palabras. Por ejemplo, en un espacio de embeddings, palabras como ‘rey’ y ‘reina’ estarán más cerca entre sí que palabras como ‘rey’ y ‘perro’, lo que indica una relación semántica más fuerte. Esta capacidad de representar el lenguaje de manera matemática ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural (NLP), permitiendo a los modelos de lenguaje realizar tareas complejas como la traducción automática, la generación de texto y el análisis de sentimientos. Los embeddings de tokens son fundamentales para el funcionamiento de arquitecturas modernas como Transformers, que son la base de muchos de los modelos de lenguaje más avanzados en la actualidad.
Historia: Los embeddings de tokens tienen sus raíces en la década de 2000, con el desarrollo de modelos como Word2Vec por Google en 2013, que popularizó la idea de representar palabras como vectores en un espacio continuo. Este enfoque fue una evolución de métodos anteriores como el modelo de bolsa de palabras y el TF-IDF. A partir de ahí, se han desarrollado técnicas más avanzadas, como GloVe y FastText, que mejoran la calidad de los embeddings al considerar el contexto y las relaciones entre palabras. La introducción de arquitecturas como los Transformers en 2017 marcó un hito en la evolución de los embeddings, permitiendo que los modelos capturaran relaciones más complejas y contextuales.
Usos: Los embeddings de tokens se utilizan en una variedad de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, incluyendo la traducción automática, la generación de texto, el análisis de sentimientos y la búsqueda semántica. También son fundamentales en sistemas de recomendación y en la clasificación de texto, donde se requiere entender el significado y la relación entre diferentes palabras y frases. Además, se utilizan en chatbots y asistentes virtuales para mejorar la comprensión del lenguaje natural.
Ejemplos: Un ejemplo de uso de embeddings de tokens es en el modelo BERT, que utiliza embeddings contextuales para mejorar la comprensión del lenguaje en tareas como la respuesta a preguntas y el análisis de sentimientos. Otro ejemplo es el uso de embeddings en sistemas de recomendación, donde se pueden analizar las descripciones de productos y las opiniones de los usuarios para ofrecer recomendaciones personalizadas.
