Las palabras que comparten un significado muy cercano, como “calor” y “caliente”, están cerca en el espacio de embeddings.
Las palabras que suelen aparecer juntas en frases están más cerca en el espacio de embeddings.
Comprendiendo la semántica para el correcto prompt de las IA's
Hola Yara, espero que estés bien
¡Qué interesante es el tema de los word embeddings! Estos son una herramienta poderosa en el procesamiento del lenguaje natural, ya que permiten representar palabras en un espacio vectorial donde las relaciones semánticas y contextuales se reflejan en la proximidad de estos vectores.
En tu pregunta, estás en lo correcto al señalar que las palabras que comparten un significado muy cercano, como “calor” y “caliente”, tienden a estar cerca en el espacio de embeddings. Esto se debe a que los word embeddings capturan la semántica de las palabras basándose en el contexto en el que aparecen.
Asimismo, las palabras que suelen aparecer juntas en frases también están más cerca en este espacio. Esto se debe a que los modelos de word embeddings como Word2Vec utilizan el contexto en el que las palabras aparecen para determinar su posición en el espacio vectorial, lo que hace que palabras que frecuentemente co-ocurren también estén próximas.
Espero que esta explicación te ayude a entender mejor cómo funcionan los word embeddings y cómo pueden ser aplicados en la creación de prompts eficaces para IA generativa. ¡Espero que sigas disfrutando de tu aprendizaje sobre este fascinante tema!
Espero ter ajudado y buenos estudios!