Qué son los embeedings y por qué son clave en IA y redes neuronales

Embeedings son representaciones numéricas de palabras, textos, imágenes y otros datos, que las redes neuronales pueden manipular mediante operaciones matemáticas. En lugar de ver la palabra "gato" solo como un conjunto de letras, el modelo la transforma en una serie de números - un vector cuya posición está relacionada con el significado del objeto.

La característica principal de los embeedings es que los objetos con significados similares suelen obtener representaciones vectoriales cercanas. Por ejemplo, el vector de la palabra "automóvil" estará más cerca de "coche" que de "plátano". Esto permite que la red neuronal compare no solo coincidencias exactas de palabras, sino también el sentido de frases, documentos o imágenes.

Este enfoque se utiliza en modelos de lenguaje, búsqueda semántica, sistemas de recomendación, bases de datos vectoriales y redes neuronales multimodales. Para entender por qué funciona, primero hay que comprender qué es exactamente un embedding y en qué se diferencia de un identificador numérico común.

¿Qué son los embeedings y por qué los necesitan las redes neuronales?

Un embedding, en términos sencillos, es un conjunto de números que describe un objeto de forma conveniente para los cálculos. Este objeto puede ser una palabra, parte de una palabra, una oración, un documento completo, una imagen, un audio o incluso un usuario dentro de un sistema de recomendaciones.

Por ejemplo, un embedding de una palabra podría verse así:

[0.24, -0.81, 0.13, 0.57, ...]

En la práctica, el vector puede contener cientos o miles de números. Normalmente, cada valor individual no se puede traducir directamente a conceptos como "color", "tamaño" o "estado de ánimo". El significado reside en la posición total del vector respecto a los demás.

La idea del vector de representación de datos es que, si dos objetos son similares en el contexto de la tarea, el modelo procura situarlos juntos en el espacio multidimensional. Así, "portátil" y "ordenador" pueden estar muy próximos, mientras que "portátil" y "océano" estarán mucho más lejos.

Sin esta representación sería difícil para las redes neuronales trabajar con el significado. Al fin y al cabo, el ordenador solo realiza operaciones con números, por lo que los datos originales deben convertirse de alguna manera en forma numérica. Un simple número de identificación no resuelve el problema.

Supongamos que el sistema asigna a la palabra "gato" el identificador 125 y a "felino" el 892. Estos números no indican que ambas palabras sean similares en significado. El 125 no se parece al 892 de ninguna manera útil para el modelo. Los embeedings permiten representar los objetos de modo que la distancia matemática entre ellos contenga información sobre su semejanza.

Es importante no confundir embeedings con tokens. Un token es un fragmento de texto que la red identifica antes del procesamiento: puede ser una palabra, parte de una palabra, un signo de puntuación u otro elemento. A cada token se le asigna una representación numérica, que es la que utiliza internamente la red neuronal.

Si quieres entender con más detalle cómo funcionan los tokens, consulta el artículo "Tokens en redes neuronales: qué son y por qué ChatGPT no cuenta palabras".

Aun así, los embeedings no son solo para modelos de lenguaje. Si se entrena un sistema para presentar fotos como vectores, podrá encontrar imágenes visualmente o semánticamente similares. Si se representan productos e intereses de usuarios como vectores, se pueden generar recomendaciones. Al convertir documentos en embeedings, es posible buscar por significado aunque no coincidan exactamente las palabras clave.

Por ello, el embedding puede considerarse un lenguaje intermedio universal entre los datos reales y las matemáticas de la red neuronal. El objeto puede ser texto o imagen, pero dentro del modelo se transforma en un punto en un espacio multidimensional, con el que se puede comparar, buscar y calcular.

¿Cómo se convierte el texto en un vector?

Del texto y los tokens a los números

Antes de que la red neuronal pueda trabajar con una frase, el texto pasa por varias etapas de transformación. Simplificadamente, el proceso es:

texto → tokens → identificadores de tokens → embeedings → procesamiento por la red neuronal

Primero, la línea original se divide mediante un tokenizador. Por ejemplo, la frase "la red neuronal analiza el texto" puede dividirse no necesariamente en tres palabras, sino en varios tokens: palabras, partes de palabras o símbolos. El desglose depende del tokenizador usado.

Para conocer más sobre el proceso de tokenización, te recomendamos el artículo "Tokenización de texto: cómo las redes neuronales entienden el lenguaje humano".

Tras la tokenización, cada elemento recibe un identificador del vocabulario del modelo. Por ejemplo, un token puede recibir el ID 4217, otro el 853 y otro el 19024. Estos números sirven para buscar elementos en el vocabulario, pero por sí solos dicen poco sobre el significado.

El siguiente paso es transformar los identificadores en embeedings. Para cada token, el modelo obtiene un vector de muchos números. Son estos vectores los que los siguientes niveles de la red pueden manipular.

Así, la frase no llega al modelo tal cual. Tras el preprocesamiento, se convierte en una secuencia de vectores numéricos, manteniendo la información sobre qué elementos están presentes y en qué orden.

Es importante tener en cuenta que el embedding inicial de un token es solo el punto de partida. En los modelos de lenguaje actuales, la representación cambia a medida que pasa por las capas de la red y empieza a considerar el contexto.

Por ejemplo, la palabra "clave" en las frases "llave de la puerta" y "clave para resolver el problema" se escribe igual a nivel de token, pero tras procesar el contexto, las representaciones internas difieren, ya que las palabras circundantes indican el significado.

¿Cómo aprende la red neuronal a situar las palabras por significado?

Los embeedings útiles no se asignan manualmente por los desarrolladores. Nadie crea una enorme tabla que indique previamente cuán cerca está "perro" de "gato" o "avión" de "aeropuerto". Estas relaciones surgen durante el entrenamiento del modelo.

La red neuronal procesa una gran cantidad de ejemplos y ajusta sus parámetros para desempeñar mejor la tarea asignada. Durante el entrenamiento, descubre patrones estadísticos: qué palabras aparecen en contextos similares, qué conceptos están relacionados y qué construcciones lingüísticas suelen ir juntas.

Si las palabras suelen encontrarse en entornos parecidos, sus representaciones pueden adquirir características similares. Por ejemplo, "gato" y "perro" suelen aparecer junto a "animal", "comida", "doméstico" y "mascota". Así, sus vectores pueden estar más próximos entre sí que al de "procesador".

Sin embargo, los embeedings reflejan algo más complejo que la simple frecuencia de aparición conjunta. Los modelos actuales aprenden dependencias complejas entre enormes cantidades de elementos del texto, de modo que el espacio vectorial puede reflejar categorías, relaciones, contexto y otros rasgos útiles para la tarea.

Este espacio puede tener cientos o miles de dimensiones. Es imposible visualizarlo, pero matemáticamente resulta cómodo para trabajar: se puede calcular la distancia entre dos vectores y determinar cuán próximos considera el modelo a los objetos correspondientes.

Embeeding de una palabra y embeeding de un texto completo

El embedding no tiene que corresponder solo a una palabra o token. Dependiendo de la tarea, se puede representar una oración, un párrafo, un artículo o cualquier documento como un único vector.

Por ejemplo, las frases "cómo aumentar la autonomía del móvil" y "formas de prolongar la duración de la batería del teléfono" usan palabras diferentes. Una búsqueda literal podría considerarlas distintas. Sin embargo, un modelo de embeedings puede situarlas juntas por su significado casi idéntico.

Para ello, el sistema crea una representación vectorial de todo el texto, que debe captar de forma compacta la información relevante para compararla con otros fragmentos. Este enfoque es útil para la búsqueda de documentos, clasificación de materiales, agrupación de textos similares y gestión de bases de conocimiento.

El tamaño del texto original y el tamaño del embedding final no tienen que coincidir. Una frase corta y un largo párrafo pueden representarse con vectores de la misma dimensión. Lo que varía son los valores de las coordenadas, no la cantidad de números.

Esto permite comparar rápidamente grandes cantidades de material. En lugar de analizar palabra por palabra cada documento, el sistema puede obtener sus vectores y buscar aquellos más cercanos al embedding de la consulta del usuario.

Así, la red neuronal pasa de la representación literal del texto a un espacio matemático de características semánticas. La siguiente cuestión es cómo se determina la similitud entre dos vectores y por qué esto permite encontrar textos de significado parecido.

Espacio vectorial: cómo compara el significado la red neuronal

Es útil imaginar el embedding como un punto en el espacio. Solo que, en lugar de las dos o tres coordenadas habituales, este espacio puede tener cientos o miles. Cada objeto -palabra, frase, documento o imagen- recibe su propio conjunto de coordenadas y ocupa una posición concreta respecto a los demás objetos.

La posición de un punto en sí misma dice poco. Lo importante son las distancias y direcciones entre los vectores. Si dos textos tienen significado similar, el modelo de embeedings intentará situarlos juntos. Si tratan temas completamente distintos, la distancia entre sus representaciones será mayor.

Por ejemplo, las consultas:

• cómo aumentar la autonomía del smartphone
• cómo prolongar la duración de la batería del teléfono

contienen pocas palabras idénticas, pero sus embeedings pueden estar muy próximos porque tratan casi de lo mismo. Esto diferencia la comparación semántica de la simple búsqueda por palabras clave.

¿Qué es la similitud de vectores?

Para determinar cuán parecidos son dos embeedings, el sistema utiliza métricas matemáticas. Una de las más frecuentes es la similitud coseno.

Imagina dos vectores como flechas desde un mismo punto. La similitud coseno evalúa principalmente el ángulo entre ellos. Si las direcciones casi coinciden, los objetos se consideran cercanos. Si difieren mucho, la similitud disminuye.

Esto es útil porque, para muchas tareas, importa más la dirección del vector que su longitud absoluta. Dos textos pueden variar en extensión o detalles, pero seguir describiendo el mismo tema. Sus representaciones pueden mantener una dirección similar en el espacio multidimensional.

También existen otras formas de comparación -como la distancia euclidiana o el producto escalar-. La elección depende del modelo y de la aplicación, pero el principio es el mismo: la cercanía matemática de los vectores se utiliza como medida de similitud.

¿Por qué palabras iguales no siempre significan lo mismo?

Que coincidan las palabras no basta para entender el significado de un texto. Una misma palabra puede usarse de formas muy distintas según el contexto.

Por ejemplo:

• el ratón está al lado del teclado
• el ratón se escondió bajo el armario

La palabra "ratón" aparece en ambas frases, pero la primera probablemente se refiere al dispositivo, y la segunda, al animal. Las redes neuronales modernas consideran el contexto, por lo que la representación interna de la palabra será distinta en cada caso.

También sucede lo contrario: textos sin palabras iguales pueden expresar la misma idea. "El portátil se descarga rápido" y "el ordenador tiene poca autonomía" se formulan de forma distinta, pero la relación semántica entre ellos es evidente.

Por eso los embeedings son útiles donde la búsqueda literal falla. El sistema puede comparar no solo la presencia de palabras, sino también las representaciones numéricas de su significado.

¿Cómo funciona la búsqueda semántica?

La búsqueda semántica utiliza embeedings para buscar información por significado. Primero, los documentos o fragmentos de texto se transforman previamente en vectores y se almacenan en el sistema.

Cuando el usuario introduce una consulta, se genera su embedding. Entonces, el sistema lo compara con los vectores almacenados y selecciona los más próximos.

El proceso, simplificado, sería:

• consulta → embedding de la consulta → comparación con embeddings de documentos → búsqueda de vectores más cercanos → presentación de resultados

Supón que hay un artículo en la base con la frase "las baterías de ion-litio pierden capacidad gradualmente durante su uso". Un usuario busca "por qué la batería del móvil dura menos con el tiempo". Las formulaciones no coinciden casi nada, pero el significado es suficientemente cercano para que el sistema relacione la consulta con el material relevante.

Esto es especialmente útil con grandes bases de conocimiento, documentación técnica, catálogos o documentos internos. El usuario no necesita adivinar la formulación exacta empleada por el autor original.

Sin embargo, los embeedings no ofrecen una comprensión absoluta del significado. La cercanía de los vectores es producto del modelo entrenado, que puede cometer errores. La calidad de la búsqueda depende de la propia embedding-model, el idioma, la temática, la longitud del texto y el modo de fragmentación.

A pesar de esta limitación, la representación vectorial permite pasar de la pregunta "¿hay aquí las mismas palabras?" a la más útil "¿cuán similares son estos datos en significado?". En este principio se basan muchos sistemas de búsqueda semántica e información para aplicaciones de IA modernas.

¿Dónde se usan los embeedings de texto e imagen?

Los embeedings son útiles siempre que el sistema necesite determinar rápidamente la similitud entre objetos: búsqueda en miles de documentos, recomendación de productos similares, comparación de imágenes o transmisión de información de una base de conocimientos a un modelo de lenguaje.

El principio es casi siempre el mismo: el objeto se transforma en un vector, que se puede comparar con otros. Lo que varía es la información que debe conservar el modelo.

Búsqueda semántica

Uno de los usos más claros es la búsqueda por significado. La búsqueda tradicional se basa en las palabras y sus formas, por lo que el usuario debe acertar con la frase que aparece en el documento.

Los embeedings permiten buscar de otra forma. Tanto la consulta como los documentos se transforman en vectores, y el sistema selecciona los materiales más cercanos.

Por ejemplo, si el usuario escribe:

por qué el móvil se descarga rápido con frío

y en la base hay un texto:

"a baja temperatura la batería de ion-litio pierde temporalmente la capacidad de entregar energía eficientemente"

Las palabras apenas coinciden, pero el modelo de embedding puede detectar la similitud de significado y devolver el material adecuado.

Este mecanismo se usa en la búsqueda documental, bases de conocimiento corporativas, catálogos, sistemas de ayuda y grandes colecciones de textos.

Los embeedings también son clave en los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation). En ellos, la consulta del usuario primero se utiliza para buscar fragmentos relevantes en una base externa de conocimientos, y la información encontrada se pasa al modelo de lenguaje para formar la respuesta. Así, el modelo puede trabajar con datos que no estaban en sus parámetros originales.

Bases de datos vectoriales

Si tienes solo unos cientos de embeedings, puedes almacenarlos en cualquier sitio. El problema surge cuando el sistema debe manejar millones o miles de millones de vectores y encontrar los más similares en fracciones de segundo.

Para estas tareas existen bases de datos vectoriales e índices especializados. Almacenan los embeedings junto a información sobre los objetos originales y permiten encontrar rápidamente los vectores más cercanos.

Por ejemplo, una base de conocimiento puede contener un millón de fragmentos de texto, cada uno previamente convertido en su embedding. Cuando llega una consulta, el sistema crea un nuevo vector y busca los valores más próximos entre los ya almacenados.

Luego, con los vectores encontrados se pueden recuperar los documentos originales, nombres de productos, imágenes u otros datos asociados.

Para una explicación más detallada sobre estos sistemas y las diferencias entre las soluciones populares, consulta el artículo "Bases de datos vectoriales para IA: Pinecone vs Milvus".

La base vectorial no "entiende" los textos por sí misma. La representación semántica la crea el modelo de embedding; la base solo almacena y busca eficazmente los vectores.

Embeedings de imágenes

La representación vectorial no es exclusiva del texto. Una imagen también puede convertirse en una serie de números que reflejan las características que el modelo considera importantes.

Por ejemplo, fotos de dos coches distintos pueden recibir embeedings cercanos, aunque los coches estén en ángulos y fondos diferentes. En cambio, la imagen de un coche y la de una manzana estarán mucho más alejadas.

Esto permite buscar fotos similares, agrupar imágenes automáticamente, detectar duplicados y clasificar contenido visual.

Según la formación del modelo, el embedding puede reflejar distintas propiedades de la imagen: para un sistema puede primar la forma, para otro el contenido semántico, el estilo o los detalles visuales. Por eso no existe un "embedding correcto universal" para imágenes: depende de la tarea y el modelo.

Un ejemplo práctico es la búsqueda de imágenes por foto. El usuario sube una imagen, el sistema obtiene su embedding y busca los vectores más cercanos entre los ya indexados, encontrando productos, fotos u objetos visualmente similares sin necesidad de una descripción textual.

¿Cómo se unen textos e imágenes en el mismo espacio?

Las modelos multimodales pueden crear representaciones de diferentes tipos de datos para que un texto y una imagen relacionados estén cerca en el espacio vectorial.

Por ejemplo, una foto de un golden retriever y el texto "perro de raza golden retriever en el césped" pueden recibir representaciones vectoriales cercanas, aunque sean tipos de datos distintos.

Para lograrlo, el modelo se entrena con ejemplos relacionados -imágenes y sus descripciones textuales-, aprendiendo a situar objetos correspondientes juntos en un espacio común o compatible.

Así, se puede buscar imágenes solo con un texto: el usuario escribe "coche deportivo rojo de noche", el sistema convierte la frase en un vector y lo compara con los embeedings de imágenes, sin necesidad de coincidencia exacta en las descripciones.

También es posible la tarea inversa: usar una imagen para buscar información textual relacionada. Este principio se aplica en sistemas de búsqueda multimodal, reconocimiento de contenido y redes neuronales que trabajan con texto e imagen al mismo tiempo.

En definitiva, los embeedings dan a distintos tipos de información una forma matemática común. Tras convertir texto, imagen u otro objeto en vector, el sistema puede comparar sus representaciones en el mismo espacio.

FAQ

1. ¿En qué se diferencian los embeedings de los tokens?
   Un token es un elemento en que se divide el texto original antes de ser procesado por la red neuronal. Puede ser una palabra, parte de una palabra, un símbolo o un signo de puntuación. El token por sí solo no es adecuado para operaciones matemáticas.
   Un embedding es un vector numérico que corresponde a un token, texto u otro objeto. Así, el token es la unidad de entrada y el embedding es su representación matemática dentro del modelo.
2. ¿Cuántos números contiene un embedding?
   La cantidad de números se llama dimensión del embedding y depende del modelo. Un vector puede tener cientos o miles de valores.
   Una mayor dimensión permite almacenar relaciones más complejas, pero también aumenta los requisitos de memoria y cálculo. Por ello, los desarrolladores eligen la dimensión según la calidad deseada y el coste computacional.
   Además, el número de coordenadas no depende directamente de la longitud del texto original: una frase corta y un texto largo pueden convertirse en vectores de la misma dimensión si se usa el mismo modelo de embedding.
3. ¿Puede un mismo texto tener diferentes embeedings?
   Sí. Un mismo texto puede recibir diferentes vectores según el modelo utilizado. Cada modelo de embedding se entrena de forma distinta y puede reflejar de manera diferente las propiedades semánticas.
   El resultado también depende de qué se convierte en vector: pueden generarse representaciones para tokens, frases o documentos completos. Por eso no existe un embedding universal para una frase concreta.
   Al comparar datos, es importante usar el mismo modelo: si la consulta y los documentos se convierten con modelos distintos, sus vectores estarán en espacios incompatibles y la comparación perderá sentido.
4. ¿Cómo se usan los embeedings en la búsqueda semántica?
   Primero, el sistema convierte los documentos o fragmentos en vectores y los almacena. Cuando el usuario introduce una consulta, se crea su embedding con el mismo modelo.
   Luego, el sistema busca los vectores más cercanos al de la consulta. Su proximidad indica que los textos correspondientes probablemente son similares en significado.
   Así, la búsqueda semántica puede encontrar información relevante incluso sin coincidencia exacta de palabras. Por ejemplo, la consulta "cómo aumentar la duración de la batería" puede llevar a un material sobre "ahorro de batería", ya que sus vectores estarán próximos.
5. ¿Pueden texto e imagen convertirse en vectores similares?
   Sí, si el modelo está entrenado para trabajar con varios tipos de datos. Tales sistemas pueden asociar imágenes y sus descripciones textuales en un espacio vectorial compatible.
   Por ejemplo, una foto de una bicicleta y la frase "una persona monta en bicicleta por la calle" pueden recibir representaciones cercanas. Así, se pueden buscar imágenes mediante texto sin comparar palabras con etiquetas predefinidas.
   Esta idea se usa en muchos modelos multimodales: distintos tipos de datos se traducen a una forma matemática que permite relacionarlos por contenido y no por el formato original.

Conclusión

Los embeedings permiten a las redes neuronales convertir datos complejos en una forma práctica para los cálculos. Una palabra, frase, documento o imagen se transforma en un vector -un conjunto de números cuya posición refleja las propiedades del objeto y su relación con otros datos.

En el caso del texto, el proceso comienza con la tokenización: la frase original se divide en tokens, estos reciben identificadores numéricos y luego se convierten en representaciones vectoriales. Durante el procesamiento, estas representaciones cambian según el contexto, permitiendo que una misma palabra se interprete de formas distintas en diferentes frases.

La principal ventaja práctica de los embeedings es la capacidad de comparar información por significado. Gracias a esto funcionan la búsqueda semántica, la búsqueda de imágenes similares, los sistemas de recomendación, RAG y las bases de datos vectoriales. El sistema puede encontrar material relevante incluso si la consulta y el texto original apenas comparten palabras.

Sin embargo, el embedding no es una "traducción digital exacta del significado". Su calidad depende del modelo, los datos de entrenamiento y la tarea concreta. Pero estas representaciones vectoriales ofrecen a las redes neuronales modernas una forma eficaz de transformar lenguaje, imágenes y otros objetos complejos en un espacio donde se pueden comparar, agrupar y relacionar entre sí.