¿Qué es un embedding?

Un embedding es una representación vectorial numérica que captura el significado semántico de los datos. Estos vectores normalmente consisten en una serie de números en punto flotante que pueden tener dimensiones variadas según el modelo de embedding específico. Estas representaciones son esenciales para medir la similitud entre diferentes piezas de contenido mediante cálculos en un espacio de alta dimensión.

Por ejemplo, si tienes dos párrafos de texto sobre biografías de cantantes, sus embeddings estarán más cerca entre sí en este espacio vectorial en comparación con un párrafo sobre la Revolución Americana 1 2.

Los embeddings están presentes en muchos modelos avanzados de aprendizaje profundo, como GPT-3 y DALL-E de OpenAI, y son fundamentales para el funcionamiento de tareas en visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural 2. Además, los embeddings permiten funcionalidades de búsqueda difusa que antes no eran posibles, agrupando elementos similares en un espacio vectorial de alta dimensión, lo que beneficia a los sistemas de recuperación de información 3.

In the episode Data augmentation with LlamaIndex from the Practical AI podcast, hosts Chris Benson and Daniel Whitenack explore the rapidly evolving AI landscape alongside guest Jerry Liu, a Data Specialist at LlamaIndex. They discuss the integration of language models with external data and the capabilities of the Llama Index in particular. Key topics include:

• The concept and significance of data augmentation.
• Techniques for prompt engineering and specific use cases of Llama Index.
• Challenges and solutions in embedding-based lookup operations.
• The impact and potential applications of Llama Index in various fields, including financial analysis.
• Insights on how language model evaluations are conducted and the importance of these evaluations.

Published in May 2023, the episode provides a comprehensive look into the practical applications and future possibilities with Llama Index.