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Proximidad semántica Introducción La proximidad semántica es un concepto fundamental en la representación de lenguaje en espacios vectoriales. Se refiere a la capacidad de entender y medir cuán similares son dos palabras o frases en término…
Interpretación geométrica Introducción En el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), los vectores son un concepto fundamental. Los vectores no solo sirven para representar datos numéricamente,…
Magnitud y dirección: Comprender los vectores para procesamiento de lenguaje Introducción En el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), los vectores son herramientas fundamentales que permiten representar y manipular información…
Dimensión Introducción: Por qué importa la dimensión en vectores En el universo de los modelos de inteligencia artificial, especialmente en la representación del lenguaje, comprender y dominar las dimensiones es fundamental. La dimensión se…
Impacto en rendimiento Introducción La tokenización moderna es una etapa crucial en la transformación de texto en datos numéricos, y su efectividad puede tener un gran impacto en el rendimiento de los modelos de NLP. En esta unidad, explora…
Longitud de secuencia Introducción La longitud de secuencia es un aspecto crítico en la tokenización moderna y en el procesamiento de lenguaje natural (NLP). En modelos de NLP, la longitud de secuencia determina cuántas palabras o tokens se…
Tokens especiales Introducción La tokenización moderna no es solo una forma de dividir el texto en unidades más pequeñas, sino que también implica la introducción de tokens especiales para abordar problemas complejos como la polisemia y el …