Embeddings de palabras y posicionales en modelos Transformer

Los modelos Transformer han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural, pero ¿cómo entienden realmente el texto sin formato y el orden de las palabras? Comprender cómo las palabras se convierten en vectores matemáticos es el primer paso crucial para dominar las arquitecturas modernas de IA. Este curso basado en texto lo guiará a través de la mecánica fundamental de los embeddings, mostrándole cómo los tokenizadores, los embeddings de palabras y las codificaciones posicionales trabajan juntos para darle a los modelos una noción de significado y secuencia. Lo que aprenderá: • Comprender los conceptos clave de los espacios vectoriales y las representaciones de palabras en altas dimensiones. • Mapear texto a tokens numéricos utilizando estrategias modernas de tokenización de subpalabras. • Configurar codificaciones posicionales aprendidas y sinusoidales para preservar el orden de la secuencia. • Explorar los embeddings de posición rotatorios (RoPE) modernos utilizados en modelos de lenguaje grande de última generación. • Analizar cómo los mecanismos de atención procesan vectores combinados de tokens y posiciones. • Leer y rastrear implementaciones fundamentales de código al estilo PyTorch de capas de embedding. Comenzará con terminología básica y matemáticas vectoriales antes de explorar embeddings estáticos, métodos posicionales dinámicos y técnicas rotacionales modernas a través de explicaciones claras en texto y guías de código paso a paso. Este curso está diseñado para entusiastas de la IA principiantes, desarrolladores de software y estudiantes de ciencia de datos con una comprensión básica de Python, sin requerir conocimientos avanzados de matemáticas. Comience a leer hoy para desmitificar la base numérica de los modelos de lenguaje modernos.