Los embeddings generados por modelos de lenguaje grande (LLM) abren nuevas posibilidades para la ingeniería de características en aprendizaje automático. Comprender cómo aprovechar estos vectores puede mejorar el análisis de datos y la construcción de modelos.
Consideraciones sobre el uso de embeddings de LLM
Según el artículo “7 Advanced Feature Engineering Tricks Using LLM Embeddings”, estos vectores representan datos de texto en espacios multidimensionales, facilitando la extracción de patrones y relaciones complejas.
Es importante evaluar qué tipo de características derivadas pueden aportar valor, sin limitarse solo a la representación directa del texto.
Trucos para ingeniería de características con embeddings
- Incluir transformaciones estadísticas que resuman propiedades de los embeddings, como medias o varianzas.
- Combinar diferentes tipos de embeddings para capturar distintas facetas del contenido.
- Aplicar técnicas de reducción de dimensiones para simplificar la representación y mejorar la interpretabilidad.
- Integrar métricas de similitud entre embeddings para identificar relaciones contextuales entre textos.
- Utilizar agrupamientos basados en embeddings para generar nuevas categorías o etiquetas significativas.
- Evaluar el impacto de nuevas características en la performance del modelo para ajustar su selección.
- Considerar la fuente y calidad de los embeddings para garantizar la relevancia en la problemática abordada.
Advertencias al trabajar con embeddings
El manejo de embeddings requiere atención a aspectos como la dimensionalidad, el posible sesgo en los datos de entrenamiento del modelo de lenguaje y la interpretación de las características derivadas.
Estas recomendaciones buscan aportar claridad sobre opciones y criterios al emplear embeddings de LLM para ingeniería de características.