Los embeddings generados por modelos de lenguaje grandes (LLM) ofrecen nuevas posibilidades para la ingeniería de características en proyectos de aprendizaje automático. Comprender algunas consideraciones sobre su uso puede optimizar su aplicación y mejorar la calidad de los modelos.
Consideraciones sobre la selección y transformación de embeddings
- Explorar distintas maneras de combinar vectores: Las técnicas de combinación de embeddings, como promediar, concatenar o aplicar transformaciones matemáticas, pueden modificar la representación obtenida sin requerir generación adicional de datos.
- Evaluar la dimensionalidad adecuada: La reducción o extracción de características puede ayudar a manejar el tamaño de los embeddings y su impacto computacional, pero conviene valorar los efectos en la información contenida.
Uso contextual y creación de nuevas características
- Incorporar información derivada: Derivar nuevas características a partir de la semántica capturada por los embeddings puede enriquecer el conjunto de datos y aportar contexto adicional para el modelo.
- Considerar distintas fuentes de embeddings: Utilizar embeddings generados por diferentes modelos o versiones puede ofrecer perspectivas complementarias para la representación de textos o datos relacionados.
Advertencias para aplicar embeddings en ingeniería de características
- Atender la calidad del embedding original: Embeddings con bajo nivel de precisión o relevancia pueden afectar el desempeño del modelo si se integran sin filtros o análisis previos.
- Comparar distintas estrategias con datos reales: Probando varias opciones para su uso en el contexto específico puede clarificar cuál resulta más efectiva sin asumir una única solución estándar.
Estas consideraciones pueden ayudar a comprender mejor las opciones disponibles para el manejo de embeddings en tareas de ingeniería de características, apoyando decisiones informadas sobre su inclusión en distintos proyectos de aprendizaje automático.