¿Cuál es el papel de los incrustaciones vectoriales (vector embeddings) en un modelo de lenguaje grande (LLM)?

Las incrustaciones vectoriales (vector embeddings) transforman palabras, frases o documentos completos en vectores numéricos en un espacio multidimensional. Esta representación permite cuantificar la similitud semántica entre diferentes fragmentos de texto mediante cálculos matemáticos, como la distancia coseno. Un texto con un significado similar tendrá vectores cercanos en este espacio. Las otras opciones son incorrectas porque: "Dividir el texto en piezas de datos más pequeñas y manejables" describe la tokenización o la segmentación, no la función principal de las incrustaciones. "Agrupar caracteres para que sean tratados como una sola unidad" se refiere a la formación de tokens o palabras, no a la representación vectorial de su significado. "Contar cada ocurrencia de palabras en la entrada" es una técnica de conteo de frecuencia (como TF-IDF), que es diferente de las incrustaciones que capturan el significado contextual.