Embeddings: el entendimiento del lenguaje por las máquinas

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Los embeddings juegan un papel crucial en el procesamiento del lenguaje natural dentro del campo de la inteligencia artificial, ya que son esenciales para comprender el lenguaje. En el siguiente video, te explicamos en detalle cómo funcionan estos embeddings.

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Responses

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  1. Como es que innodb/mysql/php/phpmyadmin aun no implemento una función (dot_product de postgres) para hacer la comparación de vectores directamente en SQL.
    (en la mayoría de hosting no se puede crear funciones en la base de datos que te da, asi que debe estar ya hecha)

  2. Justo estoy por terminar mi proyecto de un bootcamp en data science, y mi proyecto es crear un chatbot con RAG. Lo estoy haciendo de manera local usando Jupyter Lab. Descargué un LLM Mistral de 7b de parámetros. ¿Por qué todo los tutoriales en youtube usan el API y modelos de OpenAI? Hacen falta más tutoriales con otros modelos diferentes a los de OpenAI.

    Pero excelente video, ustedes son genios en creación de contenido y acertar con su población objetivo. Ya me dieron ganas de tomar el curso.

  3. Si este video hablara de una receta de cocina, estoy seguro que no se me hubiera quemado la torta, sino explotado el horno. PD: ya llamé a los bomberos, y estoy sentado afuera esperando a que lleguen, espero no se me queme la casa. PD2: 🤗 es un eufemismo para expresar, que el esfuerzo vs recompensa no vale la pena. Prefiero caminar y comprar la torta. Recompensa rápida y sabrosa, con el menor esfuerzo posible. PD3: No fue pereza mental, ni coeficiente intelectual promedio, sino también un eufemismo del eufemismo. Lo que intento expresar en verdad es que, aprender programación es "ahora técnicamente" trabajo mecánico, mejor que lo hagan las maquinas. "euphemism mode = Off" ENTER

  4. 0:02🧱 Los embeddings son fundamentales en el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial.

    1:34📊 Los embeddings son representaciones numéricas en un espacio vectorial que permiten a los modelos de machine learning entender el lenguaje.

    3:41🖥 Para utilizar los embeddings desde Python, primero se instala la librería sentence-transformers, luego se instancia un modelo pre-entrenado y se codifican las sentencias para obtener sus embeddings.

    6:47🔍 Medir la similitud semántica entre sentencias utilizando embeddings permite entender el contexto del lenguaje, incluso sin coincidencia directa de palabras.

    7:58💡 Los embeddings son poderosos para relacionar texto en un espacio vectorial, pero su mejor uso es en una base de datos vectorial para facilitar la búsqueda semántica.

    9:36🎓 Para desarrollar aplicaciones con embeddings se necesitan conocimientos de Python, manejo de APIs, uso de OpenAI, manipulación de datos, bases de datos tradicionales y álgebra lineal.