¿Qué término describe las representaciones vectoriales numéricas que los modelos de IA y PNL utilizan para capturar el significado de objetos y conceptos del mundo real dentro del texto?

Los embeddings son representaciones vectoriales numéricas de palabras, frases u otros objetos que capturan su significado semántico y relaciones contextuales. Permiten a los modelos de IA y PNL procesar y comprender el texto de manera efectiva al convertir datos complejos en un formato numérico que los algoritmos pueden manejar. Los tokens son las unidades más pequeñas de texto (palabras, subpalabras, caracteres) que se procesan, pero no son las representaciones de significado en sí mismas. Los modelos son los algoritmos o arquitecturas de IA que utilizan los embeddings, no los embeddings mismos. Los binaries se refieren a datos en formato binario (0s y 1s) y no son el término específico para estas representaciones de significado.