En el corazón de la revolución de la Inteligencia Artificial Generativa y los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), existe un componente fundamental que permite a las máquinas «comprender» el lenguaje humano: los Embeddings. A diferencia de los sistemas tradicionales que procesan palabras como cadenas de caracteres sin contexto, los embeddings transforman datos no estructurados en representaciones matemáticas ricas en significado semántico.

Es importante aclarar que esta “comprensión” no es cognitiva ni consciente. Los modelos no entienden el lenguaje como lo hace un ser humano; lo que hacen es aprender representaciones estadísticas que capturan patrones de uso y relación entre palabras a partir de grandes volúmenes de datos.

1. Definición y Naturaleza Matemática

Un embedding (o incrustación) es la representación matemática de objetos, frecuentemente palabras o símbolos, en un espacio vectorial. Fundamentalmente, se trata de un vector denso de números reales situado en un espacio de alta dimensión.

La función principal de esta transformación es convertir datos que los ordenadores no pueden procesar intrínsecamente (como palabras o frases) en números, que son el lenguaje nativo de las máquinas. Sin embargo, no es una asignación numérica aleatoria; el objetivo es captar el significado semántico de las palabras basándose en su uso, de tal manera que las palabras con significados similares se representen mediante vectores que están geométricamente cerca unos de otros en ese espacio continuo,.

2. De la Codificación «One-Hot» a los Vectores Densos

Para comprender la potencia de los embeddings, es útil contrastarlos con métodos anteriores como la codificación one-hot.

• Codificación one-hot: Es un método de representación dispersa donde las palabras se convierten en vectores binarios (ceros y unos). Por ejemplo, en un vocabulario de 10.000 palabras, la palabra «gato» sería un vector con un «1» en una posición y «0» en las otras 9.999. Este método no captura ninguna relación entre palabras.
• Embeddings (Vectores Densos): Los LLM modernos utilizan embeddings que agrupan palabras basándose en su proximidad semántica. En lugar de ceros y unos, un embedding es un vector denso compuesto por cientos o miles de dimensiones (por ejemplo 384, 768, 1536 o 3072 en modelos modernos), donde cada dimensión representa una característica abstracta del significado.

3. El Espacio Latente y las Relaciones Semánticas

El espacio donde residen estos vectores se conoce frecuentemente como espacio latente o espacio de embedding. Este espacio actúa como una representación comprimida de los datos, condensando información compleja en una forma más manejable donde se pueden manipular patrones intrincados.

Una de las propiedades más fascinantes de este espacio es la capacidad de realizar operaciones algebraicas con conceptos. El ejemplo clásico citado en la literatura técnica es:

Rey – Hombre + Mujer = Reina,.

Esto demuestra que el modelo no solo memoriza palabras, sino que entiende direcciones y relaciones en el espacio vectorial (como la relación de género o realeza). Las redes neuronales descubren estos ejes (como «edad» o «género») durante su entrenamiento, permitiendo agrupar conceptos como «niña» y «mujer» o «niño» y «hombre».

4. Funcionamiento en los LLM y Transformers

En la arquitectura de redes neuronales, específicamente en los codificadores, los datos de entrada se procesan y transforman en esta representación interna o embedding,. Esta representación capta la información esencial de la secuencia de entrada para su posterior procesamiento.

Los Transformadores (la arquitectura base de modelos como GPT) dividen las palabras en vectores y los transforman para predecir la siguiente palabra en una secuencia. Al calcular la probabilidad de la siguiente palabra, el modelo crea un vector en el espacio de incrustación que estará cerca de la palabra correcta en el diccionario del modelo. Además, los embeddings no se limitan a palabras individuales; se pueden sumar o combinar vectores de palabras para crear representaciones de frases o incluso documentos completos.

En la práctica moderna, los modelos de embeddings están entrenados específicamente para generar representaciones semánticas de frases o documentos completos, sin depender de la simple suma de vectores palabra por palabra.

5. Aplicaciones Prácticas: Búsqueda Semántica y RAG

Los embeddings son la tecnología habilitadora detrás de capacidades avanzadas como la Búsqueda Semántica y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

• Búsqueda Semántica: Al convertir textos en vectores, podemos medir la similitud entre una consulta de usuario y documentos en una base de datos mediante operaciones matemáticas como el producto vectorial o la similitud del coseno. Esto permite encontrar información relevante basada en el significado (por ejemplo, buscar «entregas malas» y encontrar reseñas sobre «envíos dañados»), no solo por coincidencia de palabras clave,.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Para superar las limitaciones de memoria de los LLM, los documentos externos se procesan para crear embeddings (sus «huellas dactilares») y se almacenan en bases de datos vectoriales. Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema busca los vectores más similares en la base de datos, recupera esa información y la envía al LLM para generar una respuesta precisa y fundamentada,.

Conclusión

Los embeddings han resuelto el desafío histórico de cómo gestionar eficazmente datos no estructurados en la inteligencia artificial. Al transformar palabras, oraciones e imágenes en vectores numéricos dentro de un espacio latente, permiten a los sistemas computacionales «entender» el contexto, la sintaxis y la semántica. Sin esta tecnología, la capacidad de los modelos actuales para razonar, traducir y generar contenido coherente sería imposible.

Esta representación matemática del significado es la base sobre la cual se construyen sistemas más avanzados como la búsqueda semántica y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), donde el lenguaje deja de ser texto y pasa a convertirse en geometría consultable.