¿Qué son los Vector Embeddings? Todo lo que conviene saber

Los vector embeddings (incrustación de vectores) son representaciones numéricas de datos que captan el significado o las características de los objetos, como palabras, imágenes o conceptos, como puntos en un espacio multidimensional, lo que permite a las máquinas procesarlos y compararlos con eficacia. En esencia, son una forma de traducir información compleja, como palabras, frases, imágenes o cualquier otro tipo de datos, en listas de números que capturan el significado y las relaciones subyacentes en esos datos. Estas representaciones matemáticas de los datos imitan la comprensión humana, lo que permite una amplia gama de potentes aplicaciones de inteligencia artificial.

Al transformar los datos brutos en estas sofisticadas representaciones numéricas, los vector embeddings desbloquean la capacidad de realizar análisis complejos, identificar patrones y hacer predicciones con una precisión y eficacia sin precedentes. Las incrustaciones vectoriales no son conceptos nuevos, pero gracias a los avances algorítmicos, se han vuelto mucho más accesibles (y útiles) para las empresas modernas.

Este artículo explorará el concepto de incrustaciones vectoriales en profundidad, examinando cómo funcionan, por qué son tan potentes y las innumerables formas en que están impulsando la innovación en las tecnologías impulsadas por IA.

Tanto si se trata de un científico de datos experimentado como si es un usuario nuevo en el campo del machine learning, comprender los vector embeddings es fundamental para entender los sistemas de IA modernos y su potencial transformador en todas las industrias.

En esencia, los vector embeddings son listas de valores numéricos que representan datos complejos de forma que las máquinas puedan entenderlos y procesarlos. Estas representaciones numéricas permiten a los ordenadores trabajar con conceptos abstractos, como palabras o imágenes, como si fueran puntos en un espacio matemático (o "de alta dimensión").

Vamos a desglosarlo con un ejemplo. Imaginemos que queremos representar la palabra "gato" como un vector embedding. Podría tener este aspecto:

[0,2, -0,5, 0,8, 0,1, -0,3, ...]

Cada número de esta lista corresponde a una dimensión en un espacio multidimensional. En la práctica, estos vectores suelen tener cientos o incluso miles de dimensiones, lo que les permite captar sutiles matices de significado. Pero lo que hace realmente extraordinarias a las incrustaciones vectoriales es su capacidad para captar la similitud semántica en datos de alta dimensión.

En el mundo de los vector embeddings, el significado de palabras, imágenes o cualquier otro tipo de datos puede representarse como puntos en un espacio vectorial multidimensional. La idea clave es la siguiente: los elementos con puntos de datos o características similares acaban cerca unos de otros en este espacio.

Imaginemos un vasto espacio en el que cada palabra de un idioma es un punto. En este espacio, las palabras con significados similares se agrupan. La palabra "gato" podría estar cerca de "gatito" y "felino", mientras que "democracia" estaría en una región completamente distinta, quizá cerca de "gobierno" y "elección".

Esta relación espacial permite a los sistemas de IA comprender y procesar los datos de forma que imitan la comprensión humana de la similitud y la asociación.

A continuación se presentan algunas características más que definen los vector embeddings y cómo se relacionan con su uso en aplicaciones de vector search:

1. Similitud: calculando la distancia entre dos vectores podemos medir lo parecidas que son dos palabras (o imágenes, o cualquier otro elemento incrustado). Cuanto más cercanos sean los vectores, más similares serán los artículos.
2. Analogía: los vector embeddings pueden captar relaciones complejas. El ejemplo clásico es: "rey" - "hombre" + "mujer" ≈ "reina". Esto funciona porque la diferencia vectorial entre "rey" y "hombre" representa aproximadamente el concepto de "realeza", que sumado a "mujer" nos acerca a "reina".
3. Agrupación: las palabras (u otros elementos) con significados similares forman naturalmente agrupaciones en el espacio de incrustación. Esta propiedad es útil para tareas como el modelado de temas o la clasificación de documentos.
4. Dimensionalidad: aunque no podemos visualizar espacios de alta dimensión, las múltiples dimensiones de las incrustaciones vectoriales les permiten captar simultáneamente numerosos aspectos del significado. Una dimensión puede estar relacionada con el tamaño, otra con la animosidad, otra con la positividad, etcétera.

Esta relación espacial no es sólo un truco de visualización. Es una potente herramienta computacional que permite a las máquinas trabajar con el significado de una forma matemáticamente rigurosa. Cuando realizamos operaciones matemáticas con estos vectores -sumarlos, restarlos, medir las distancias entre ellos-, en realidad estamos manipulando y comparando significados.

Por ejemplo, en un sistema de recomendación, si sabemos que a un usuario le gusta un determinado producto podemos encontrar su representación vectorial y luego buscar otros productos con vectores similares. Esto permite al sistema hacer recomendaciones basadas en las características inherentes de los productos, no sólo en categorías superficiales.

Los vector embeedings constituyen la base de muchos sistemas modernos de IA. Son la razón por la que los motores de búsqueda pueden entender la intención de las consultas, los modelos lingüísticos pueden generar textos coherentes y los sistemas de reconocimiento de imágenes pueden identificar objetos con gran precisión.

Al traducir el complejo y desordenado mundo de los conceptos humanos a un espacio matemático estructurado, los vector embeddings pueden utilizarse para salvar la distancia entre la comprensión humana y la computación de las máquinas.

Las incrustaciones vectoriales se crean mediante diversos procesos sofisticados, con el objetivo de representar los datos de forma que capten sus características y relaciones esenciales. Esto significa transformar datos brutos, ya sean textos, imágenes u otras formas, en vectores numéricos densos que capten la esencia y las relaciones de los datos. Exploremos algunos de los métodos más comunes para crearlos:

Se han desarrollado diversos modelos potentes para crear representaciones vectoriales significativas para los datos de texto:

Word2Vec
Desarrollado por investigadores de Google, Word2Vec utiliza una red neuronal superficial para aprender incrustaciones de palabras:

1. Skip-gram: predice palabras contextuales a partir de una palabra objetivo.
2. Bolsa continua de palabras (CBOW): predice una palabra objetivo dado su contexto.

Word2Vec se entrena con grandes corpus de texto y aprende a predecir palabras basándose en su contexto. Mediante este proceso, desarrolla representaciones vectoriales que capturan las relaciones semánticas entre las palabras.
GloVe (Global Vectors for Word Representation)
A diferencia de Word2Vec, que es un modelo predictivo, GloVe es un modelo basado en el recuento. Crea incrustaciones de palabras mediante la reducción de la dimensionalidad de la matriz de co-ocurrencia de palabras. GloVe captura tanto el contexto local (como Word2Vec) como las estadísticas globales del corpus.

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT representa un avance significativo en PNL. Utiliza una arquitectura de transformadores para generar incrustaciones contextualizadas de palabras y documentos. Esto significa que la incrustación de una palabra puede cambiar en función del contexto circundante, lo que permite representaciones más matizadas.

Estos modelos se entrenan con un corpus masivo de texto, que a menudo contiene miles de millones de palabras. Mediante el proceso de entrenamiento, aprenden a predecir palabras o contextos y, al hacerlo, desarrollan elaboradas representaciones del lenguaje que captan las relaciones semánticas y sintácticas.

La popular interfaz de chat ChatGPT (impulsada por GPT-4) utiliza incrustaciones similares a las producidas por modelos como BERT, lo que significa que crea representaciones contextualizadas de palabras y texto.

Para los datos visuales, el método más utilizado para crear incrustraciones es Convolutional Neural Networks (CNNs):

1. VGG, ResNet, Inception: estas son arquitecturas CNNs populares utilizadas para la clasificación de imágenes. Aunque su finalidad principal es la clasificación, la penúltima capa de estas redes puede utilizarse como incrustación. Esta capa suele capturar características de alto nivel de la imagen.
2. Redes siamesas: se utilizan para generar incrustaciones específicas para comparar imágenes. Se entrenan con pares de imágenes, aprendiendo a producir incrustaciones similares para imágenes similares e incrustaciones disímiles para imágenes diferentes.

Las CNNs aprenden a identificar características en imágenes de forma jerárquica. Las primeras capas suelen detectar características sencillas como bordes y colores, mientras que las capas más profundas las combinan para reconocer patrones, objetos y escenas más complejos.
Las capas finales de la red pueden considerarse una representación compacta (incrustación) del contenido de la imagen.

Aunque las incrustaciones de texto e imágenes son las más comunes, pueden crearse vector embeddings para diversos tipos de datos:

• Audio: técnicas como los coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC) o modelos de aprendizaje profundo como WaveNet se pueden utilizar para crear incrustaciones a partir de datos de audio.
• Incrustaciones de grafos: algoritmos como Node2Vec o Graph Convolutional Networks pueden crear incrustaciones que representan nodos en un grafo, capturando la estructura de la red.
• Incrustaciones del comportamiento del usuario: en los sistemas de recomendación, las acciones del usuario (clics, compras, etc.) pueden utilizarse para crear incrustaciones que representen sus preferencias.
  

Las incrustaciones vectoriales impulsan una amplia gama de aplicaciones de IA en diversos ámbitos. Exploremos algunas aplicaciones clave y los tipos de incrustaciones más adecuados para cada una:

• Análisis de sentimientos: las incrustaciones contextuales, como BERT, destacan en la captura de significados matizados para la detección precisa de sentimientos en las reseñas de los clientes.
• Clasificación de textos: las incrustaciones estáticas preentrenadas (por ejemplo, GloVe) funcionan bien para tareas generales, mientras que las incrustaciones BERT afinadas se encargan de clasificaciones más matizadas.
• Traducción automática: las incrustaciones contextuales multilingües como mBERT facilitan la precisión de las traducciones al captar las relaciones semánticas entre idiomas.

Las incrustaciones vectoriales permiten realizar toda una serie de tareas de visión por ordenador, desde el reconocimiento facial y la clasificación de imágenes hasta la detección de objetos y la búsqueda inversa de imágenes.

• Reconocimiento facial: las densas incrustaciones de CNN específicas para cada tarea, como FaceNet, son ideales para captar rasgos faciales únicos.
• Clasificación de imágenes: las incrustaciones CNN preentrenadas (por ejemplo, a partir de ResNet), potencialmente afinadas en imágenes de dominios específicos, son eficaces para tareas como el análisis de imágenes médicas.

Una de las aplicaciones más potentes de las incrustaciones vectoriales es la búsqueda de similitudes, que permite:

• Sistemas de recomendación: los enfoques híbridos que utilizan incrustaciones personalizadas para el comportamiento del usuario e incrustaciones preformadas para las descripciones de los artículos pueden ofrecer sugerencias personalizadas.
• Detección de anomalías: las incrustaciones densas personalizadas entrenadas en datos históricos ayudan a identificar patrones inusuales, cruciales para la detección de fraudes en finanzas.
• Búsqueda semántica: los modelos BERT específicos de cada dominio, ajustados a los textos pertinentes, pueden comprender las intenciones complejas de las consultas, lo que mejora la precisión de las búsquedas.

En los modelos codificador-decodificador, las incrustaciones desempeñan un papel crucial:

• Resumir textos: las incrustaciones contextuales de modelos como PEGASUS capturan información destacada para generar resúmenes concisos.
• Subtitulado de imágenes: la combinación de elementos visuales (CNN) y textuales (modelo lingüístico) conecta las características de la imagen con las descripciones adecuadas.
• Retrieval Augmented Generation: el uso de incrustaciones vectoriales junto con los Large Language Models (LLM) es uno de los más recientes y adoptados en la actualidad. La IA generativa es lo que ha llevado recientemente a la vanguardia del sector el tema de las incrustaciones vectoriales.

InterSystems IRIS aprovecha varios tipos de incrustación dentro de un único sistema, lo que permite sofisticadas aplicaciones de IA. Por ejemplo, en una plataforma de análisis sanitario:

1. Análisis de similitud de pacientes: combina incrustaciones BERT para notas clínicas con incrustaciones personalizadas para resultados de laboratorio.
2. Clasificación de imágenes médicas: utilizar incrustaciones de CNN ajustadas para tareas de imagen específicas.
3. Recomendación sobre fármacos: utilizar incrustaciones de estructuras moleculares junto con incrustaciones de datos de pacientes.
4. Clinical Decision Support: implementación de la búsqueda semántica con incrustaciones BERT específicas del dominio para la recuperación rápida de la literatura médica relevante.

Al admitir múltiples tipos de incrustación con un almacenamiento y una consulta eficientes, InterSystems IRIS facilita la creación de aplicaciones de IA polifacéticas que funcionan a la perfección con diversos tipos de datos y tareas.

A medida que los vector embeddings se vuelven cada vez más importantes para las aplicaciones de IA, crece la necesidad de soluciones de nivel empresarial que puedan manejar estas capacidades a escala.

Aquí es donde sistemas como InterSystems IRIS entran en juego.

InterSystems IRIS es una base de datos multimodelo que incluye capacidades vectoriales integradas junto con tipos de datos tradicionales como JSON, texto completo y tablas relacionales.

Esta integración permite a las empresas trabajar con datos estructurados y no estructurados en el mismo sistema, eliminando la necesidad de bases de datos vectoriales separadas y reduciendo el movimiento de datos.

La ventaja de este enfoque se hace evidente cuando consideramos aplicaciones como la búsqueda semántica o la generación de recuperación aumentada (RAG).

Los sistemas integrados como InterSystems IRIS agilizan la gestión de datos mediante el manejo de vector embeddings y tipos de datos tradicionales en un único entorno, reduciendo la complejidad y mejorando el rendimiento a través de un movimiento de datos minimizado.

Este enfoque unificado mejora la coherencia de los datos, simplifica las canalizaciones y refuerza la seguridad mediante la centralización de los datos en un único sistema.

Las incrustaciones vectoriales han revolucionado el modo en que las máquinas comprenden y procesan datos complejos, haciendo posible una nueva generación de aplicaciones de IA. Las incrustaciones vectoriales están en el corazón de muchos avances de la IA, desde los modelos lingüísticos de los chatbots hasta los sofisticados sistemas de reconocimiento de imágenes.

Con vistas al futuro, la integración de las capacidades vectoriales en los sistemas de gestión de datos promete hacer que estas potentes técnicas sean más accesibles y eficientes para empresas de todos los tamaños. Tanto si se es desarrollador, científico de datos o líder empresarial, comprender y aprovechar las incrustaciones vectoriales será clave para mantenerse a la vanguardia de la innovación en IA.

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