IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Impacto social: Un desafío en embeddings Introducción El impacto social es una preocupación crucial cuando se utilizan embeddings, especialmente en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Los embeddings son representacione…
Ejemplos reales de sesgos semánticos en embeddings Introducción Los sesgos semánticos son un aspecto crucial a considerar cuando se trabaja con embeddings, ya que pueden tener implicaciones significativas en la precisión y equidad de los mo…
Origen del sesgo Introducción En el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP), los embeddings son esenciales para convertir el texto en información numérica que las máquinas pueden entender. Sin embargo, estos embeddings no surgen …
Evaluación deficiente Introducción La evaluación deficiente de los embeddings es una de las áreas donde más fácilmente pueden surgir errores en proyectos de NLP. Los embeddings son fundamentales para muchas tareas, desde la clasificación y …
Longitudes inconsistentes: Un error frecuente al preparar embeddings para producción Introducción En el mundo del procesamiento del lenguaje natural (NLP), los embeddings son fundamentales para convertir texto en números. Sin embargo, una d…
Mezclar espacios incompatibles Introducción En la transformación de texto a números, los espacios vectoriales son esenciales para representar información sobre el significado y las relaciones entre palabras. Sin embargo, mezclar espacios in…
Coste y memoria Introducción La optimización de coste y memoria es crucial cuando se trabaja con embeddings en sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Los embeddings son representaciones numéricas de texto que pueden requerir u…
Índices vectoriales Introducción En el mundo del procesamiento del lenguaje natural (NLP), los embeddings son una representación numérica de texto que permiten la aplicación de algoritmos matemáticos y estadísticos. Sin embargo, para que es…