Construyendo LLMs desde cero: Vectores, matrices y espacios de alta dimensión

Este artículo, el segundo de una serie de tres partes, desmitifica el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para lectores con inclinación técnica y conocimiento limitado de IA. Basándose en la parte 19 de una serie basada en el libro de Sebastian Raschka "Construye un Modelo de Lenguaje Grande (desde cero)", explica el uso de vectores, matrices y espacios de alta dimensión (espacio de vocabulario y espacio de incrustación) dentro de los LLMs. El autor argumenta que comprender la inferencia LLM requiere solo matemáticas de nivel de escuela secundaria, mientras que el entrenamiento requiere matemáticas más avanzadas. El artículo detalla cómo los vectores representan el significado en espacios de alta dimensión y cómo la multiplicación de matrices proyecta entre estos espacios, conectándolo con capas lineales en redes neuronales.