Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.
¿Alguna vez se ha preguntado cómo las nubes privadas gestionan toda su información y toman decisiones inteligentes?
Ahí es donde entra en juego la Generación Mejorada por Recuperación (RAG).
Es una herramienta superinteligente que ayuda a las nubes privadas a encontrar la información adecuada y generar cosas útiles a partir de ella.
Este blog trata de cómo RAG hace magia en las nubes privadas, utilizando herramientas sencillas y trucos inteligentes para que todo sea más fluido y mejor.
Sumérgete.
¿Qué son los GAR?
La Generación de Recuperación Aumentada (RAG) es una tecnología de vanguardia utilizada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los sistemas de recuperación de información.
Combina dos procesos fundamentales: recuperación y generación.
Recuperación: En RAG, el proceso de recuperación implica obtener datos relevantes de diversas fuentes externas, como repositorios de documentos, bases de datos o API. Estos datos externos pueden ser diversos y abarcar información de distintas fuentes y formatos.
Generación: Una vez recuperados los datos relevantes, el proceso de generación implica crear o generar nuevos contenidos, percepciones o respuestas basadas en la información recuperada. Este contenido generado complementa los datos existentes y ayuda a tomar decisiones o dar respuestas precisas.
¿Cómo funciona el GAR?
Ahora, entendamos cómo funciona el GAR.
Preparación de datos
El primer paso consiste en convertir tanto los documentos almacenados en una colección como las consultas de los usuarios a un formato comparable. Este paso es crucial para realizar búsquedas de similitud.
Representación numérica (Embeddings)
Para que los documentos y las consultas de los usuarios sean comparables en las búsquedas de similitud, se convierten en representaciones numéricas denominadas incrustaciones.
Estas incrustaciones se crean utilizando sofisticados modelos lingüísticos de incrustación y sirven esencialmente como vectores numéricos que representan los conceptos del texto.
Base de datos vectorial
Las incrustaciones de documentos, que son representaciones numéricas del texto, pueden almacenarse en bases de datos vectoriales como Chroma o Weaviate. Estas bases de datos permiten almacenar y recuperar incrustaciones para realizar búsquedas de similitudes.
Búsqueda por similitud
Basándose en la incrustación generada a partir de la consulta del usuario, se realiza una búsqueda de similitudes en el espacio de incrustación. Esta búsqueda pretende identificar textos o documentos similares de la colección basándose en la similitud numérica de sus incrustaciones.
Contexto
Una vez identificado el texto similar, el contenido recuperado (prompt + texto introducido) se añade al contexto. Este contexto ampliado, que incluye tanto el texto original como los datos externos pertinentes, se introduce en un modelo lingüístico (LLM).
Modelo de salida
El Modelo Lingüístico procesa el contexto con datos externos relevantes, lo que le permite generar salidas o respuestas más precisas y contextualmente relevantes.
5 pasos para implantar la GAR en entornos de nube privada
A continuación encontrará una guía completa sobre la implementación de RAG en nubes privadas:
1. Evaluación de la preparación de las infraestructuras
Comience por evaluar la infraestructura de nube privada existente. Evaluar las capacidades de hardware, software y red para garantizar la compatibilidad con la implantación del GAR. Identifique las posibles limitaciones o requisitos para una integración perfecta.
2. Recogida y preparación de datos
Recopile datos relevantes de diversas fuentes dentro de su entorno de nube privada. Esto puede incluir repositorios de documentos, bases de datos, API y otras fuentes de datos internas.
Garantizar que los datos recopilados se organizan, se limpian y se preparan para su posterior procesamiento. Los datos deben estar en un formato que pueda introducirse fácilmente en el sistema GAR para los procesos de recuperación y generación.
3. Selección de modelos lingüísticos de incrustación adecuados
Elija modelos de lenguaje de incrustación adecuados que se ajusten a los requisitos y la escala de su entorno de nube privada. Modelos como BERT, GPT u otros modelos lingüísticos avanzados pueden considerarse en función de su compatibilidad y métricas de rendimiento.
4. Integración de sistemas de incrustación
Implementar sistemas o marcos capaces de convertir documentos y consultas de usuarios en representaciones numéricas (embeddings). Garantizar que estas incrustaciones capten con precisión el significado semántico y el contexto de los datos textuales.
Crear bases de datos vectoriales (por ejemplo, Chroma, Weaviate) para almacenar y gestionar estas incrustaciones de forma eficiente, lo que permite una rápida recuperación y búsqueda de similitudes.
5. Pruebas y optimización
Realizar pruebas rigurosas para validar la funcionalidad, precisión y eficiencia del sistema RAG implementado dentro del entorno de nube privada. Probar diferentes escenarios para identificar posibles limitaciones o áreas de mejora.
Optimizar el sistema basándose en los resultados de las pruebas y en la información recibida, perfeccionando los algoritmos, ajustando los parámetros o actualizando los componentes de hardware y software según sea necesario para mejorar el rendimiento.
6 Herramientas para la implantación de RAG en nubes privadas
A continuación se ofrece una visión general de las herramientas y los marcos esenciales para implantar la generación mejorada por recuperación (RAG) en entornos de nube privada:
1. Incorporación de modelos lingüísticos
BERT (representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores): BERT es un potente modelo lingüístico preentrenado diseñado para comprender el contexto de las palabras en las consultas de búsqueda. Puede ajustarse para tareas de recuperación específicas en entornos de nube privada.
GPT (Transformador Generativo Preentrenado): Los modelos GPT destacan en la generación de textos similares a los humanos a partir de instrucciones dadas. Pueden ser fundamentales para generar respuestas o contenidos en los sistemas GAR.
2. Bases de datos vectoriales
Croma: Chroma es un motor de búsqueda vectorial optimizado para manejar datos de alta dimensión como las incrustaciones. Almacena y recupera incrustaciones de forma eficaz, lo que facilita la búsqueda rápida de similitudes.
Weaviate: Weaviate es un motor de búsqueda vectorial de código abierto adecuado para gestionar y consultar datos vectorizados. Ofrece flexibilidad y escalabilidad, lo que resulta ideal para las aplicaciones de GAR que trabajan con grandes conjuntos de datos.
3. Marcos para la generación de incrustaciones
TensorFlow: TensorFlow proporciona herramientas y recursos para crear y gestionar modelos de aprendizaje automático. Ofrece bibliotecas para generar incrustaciones e integrarlas en sistemas RAG.
PyTorch: PyTorch es otro popular marco de aprendizaje profundo conocido por su flexibilidad y facilidad de uso. Admite la creación de modelos de incrustación y su integración en los flujos de trabajo del GAR.
4. Plataformas de integración GAR
Transformadores de caras abrazadas: Esta biblioteca ofrece una amplia gama de modelos preentrenados, incluidos BERT y GPT, lo que facilita su integración en los sistemas GAR. Proporciona herramientas para manejar las incrustaciones y las interacciones de los modelos lingüísticos.
GPT de OpenAI–3API: La API de OpenAI proporciona acceso a GPT-3, lo que permite a los desarrolladores utilizar sus potentes funciones de generación de lenguaje. La integración de GPT-3 en los sistemas de GAR puede mejorar la generación de contenidos y la precisión de las respuestas.
5. Servicios en la nube
AWS (Amazon Web Services) o Azure: Los proveedores de servicios en la nube ofrecen la infraestructura y los servicios necesarios para alojar y escalar las implementaciones de GAR. Proporcionan recursos como máquinas virtuales, almacenamiento y potencia de cálculo adaptados a las aplicaciones de aprendizaje automático.
Plataforma en la nube de Google (GCP): GCP ofrece un conjunto de herramientas y servicios para el aprendizaje automático y la IA, lo que permite el despliegue y la gestión de sistemas RAG en entornos de nube privada.
6. Herramientas de desarrollo personalizadas
Bibliotecas Python: Estas bibliotecas ofrecen funcionalidades esenciales para la manipulación de datos, los cálculos numéricos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, cruciales para implementar soluciones RAG personalizadas.
API personalizadas y Scripts: En función de los requisitos específicos, puede ser necesario desarrollar API y scripts personalizados para ajustar e integrar los componentes de RAG en la infraestructura de nube privada.
Estos recursos desempeñan un papel fundamental a la hora de facilitar la generación de incrustaciones, la integración de modelos y la gestión eficaz de los sistemas de GAR en configuraciones de nube privada.
Ahora que conoce los fundamentos de la GAR para nubes privadas, es hora de ponerla en práctica utilizando las eficaces herramientas mencionadas anteriormente.
¿Cuál sería su respuesta si le preguntáramos por la relación entre estas dos líneas?
Primero: ¿Qué es la incrustación de texto?
Segundo: [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (1600 elementos más a incluir aquí].
La mayoría de la gente no conocería la conexión entre ellos. La primera línea pregunta por el significado de “incrustación” en lenguaje llano, pero la segunda, con todos esos números, no tiene sentido para nosotros, los humanos.
De hecho, la segunda línea es la representación (incrustación) de la primera. Fue creado por el modelo text-embedding-ada-002 de OpenAI GPT -3.
Este proceso convierte la pregunta en una serie de números que el ordenador utiliza para comprender el significado de las palabras.
Si tú también te estabas rascando la cabeza para descifrar su relación, este artículo es para ti.
Hemos tratado los aspectos básicos de la incrustación de texto y sus 8 modelos principales, ¡que merece la pena conocer! Empecemos a leer.
¿Qué son los modelos de incrustación de texto?
¿Se ha preguntado alguna vez cómo entienden los modelos de inteligencia artificial y las aplicaciones informáticas lo que intentamos decir?
Así es, no entienden lo que decimos.
De hecho, “incrustan” nuestras instrucciones para actuar con eficacia.
¿Sigue confuso? Bien, simplifiquemos.
En el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se trata de una técnica que simplifica datos complejos y multidimensionales como texto, imágenes u otro tipo de representaciones en un espacio de menor dimensionalidad.
El objetivo de la incrustación es facilitar el procesamiento informático de la información, por ejemplo al utilizar algoritmos o realizar cálculos sobre ella.
Por tanto, sirve de lenguaje mediador para las máquinas.
Sin embargo, la incrustación de texto se ocupa de tomar datos textuales -como palabras, frases o documentos- y transformarlos en vectores representados en un espacio vectorial de baja dimensión.
La forma numérica pretende transmitir las relaciones semánticas, el contexto y el sentido del texto.
Los modelos de codificación de textos se desarrollan para proporcionar las similitudes de palabras o breves fragmentos de escritura conservados en la codificación.
En consecuencia, las palabras que denotan los mismos significados y las que se sitúan en contextos lingüísticos similares tendrían un vector próximo en este espacio multidimensional.
La incrustación de texto pretende acercar la comprensión automática a la comprensión del lenguaje natural para mejorar la eficacia del tratamiento de los datos textuales.
Como ya sabemos lo que significa la incrustación de texto, consideremos la diferencia entre la incrustación de palabras y este enfoque.
Incrustación de palabras VS incrustación de texto: ¿Cuál es la diferencia?
Tanto la incrustación de palabras como la de texto pertenecen a varios tipos de modelos de incrustación. Éstas son las principales diferencias.
La incrustación de palabras se ocupa de la representación de palabras como vectores de dimensión fija en un texto concreto. Sin embargo, la incrustación de texto implica la conversión de párrafos de texto, frases o documentos enteros en vectores numéricos.
Las incrustaciones de palabras son útiles en tareas orientadas al nivel de palabras, como la comprensión del lenguaje natural, el análisis de sentimientos y el cálculo de similitudes entre palabras. Al mismo tiempo, las incrustaciones de texto son más adecuadas para tareas como el resumen de documentos, la recuperación de información y la clasificación de documentos, que requieren la comprensión y el análisis de trozos de texto más grandes.
Normalmente, la incrustación de palabras se basa en el contexto local que rodea a determinadas palabras. Pero, como la incrustación de texto considera todo un texto como contexto, es más amplia que la incrustación de palabras. Aspira a captar la semántica completa de toda la información textual para que los algoritmos puedan conocer la estructura de sentido total y las interconexiones entre las frases o los documentos.
Los 8 modelos de incrustación de texto que debes conocer
En cuanto a los modelos de incrustación de texto, hay una serie de técnicas innovadoras que han revolucionado la forma en que los ordenadores comprenden y gestionan la información textual.
He aquí ocho influyentes modelos de incrustación de texto que han tenido un impacto significativo en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y en las aplicaciones impulsadas por la IA:
Este modelo pionero, conocido como Word2Vec, produce incrustaciones de palabras, que son básicamente representaciones de las palabras contextuales circundantes mapeadas en vectores de dimensión fija.
Revela similitudes entre las palabras y muestra relaciones semánticas que permiten a los algoritmos comprender los significados de las palabras en función de los entornos en los que se utilizan.
En lugar de concentrarse únicamente en las relaciones estadísticamente importantes entre palabras dentro de un contexto específico, GloVe genera representaciones de palabras significativas que reflejan las relaciones entre palabras en todo el corpus.
Diseñado por Facebook AI Research, FastText representa las palabras como bolsas de n-gramas de caracteres, utilizando así información de subpalabras. Ayuda a acomodar los OOV de forma eficaz y pone de relieve las similitudes en la morfología de las distintas palabras.
BERT es un modelo basado en transformadores diseñado para comprender el contexto de las palabras bidireccionalmente.
Puede interpretar el significado de una palabra basándose en su contexto, tanto de las palabras que la preceden como de las que la siguen, lo que permite una comprensión más precisa del lenguaje.
Los modelos GPT son maestros de la generación de lenguaje. Estos modelos predicen la siguiente palabra de una secuencia, generando un texto coherente mediante el aprendizaje a partir de grandes cantidades de datos de texto durante el preentrenamiento.
Doc2Vec, una extensión de Word2Vec, es capaz de incrustar documentos o párrafos enteros en vectores de tamaño fijo. Este modelo asigna representaciones únicas a los documentos, lo que permite comparar similitudes entre textos.
La incrustación de frases o párrafos completos se realiza mediante una herramienta de Google conocida como USE. Codifica eficazmente distintas longitudes de texto en vectores de tamaño fijo, teniendo en cuenta su significado semántico y permitiendo comparaciones más sencillas de las frases.
Preguntas más frecuentes:
1. ¿Cuál es el valor de incrustar texto en una plataforma SaaS o en una empresa?
Los modelos mejorados de incrustación de texto amplían las plataformas SaaS al facilitar la comprensión de los datos generados por los usuarios. Proporcionan capacidades de búsqueda inteligentes, una experiencia de usuario personalizada con sugerencias y un análisis avanzado de opiniones, lo que impulsa mayores niveles de compromiso de los usuarios, reteniendo así a los usuarios existentes.
2. ¿Cuáles son las consideraciones clave para implantar un modelo de incrustación de texto?
A la hora de implantar modelos de incrustación de texto, hay que tener en cuenta, entre otras cosas, lo siguiente
Compatibilidad del modelo con los objetivos de la aplicación
Escalabilidad para grandes conjuntos de datos
Interpretabilidad de las incrustaciones generadas y
Recursos necesarios para una integración informática eficaz.
3. ¿Qué características únicas de los modelos de incrustación de texto pueden utilizarse para mejorar las soluciones SaaS?
Sí, en efecto, los modelos de incrustación de texto mejoran enormemente las soluciones SaaS, especialmente en la revisión de reseñas de clientes, los algoritmos de reordenación de artículos, la comprensión del contexto para bots y la recuperación rápida de datos, en general, aumentando la experiencia de los usuarios finales y la rentabilidad.
¿Cansado de cientos de sugerencias que hablan de alternativas personalizadas a ChatGPT? Aquí tienes una lista exclusiva de las mejores alternativas a ChatGPT con sus propios superpoderes.
Pero primero…
¿Qué es un chatbot de inteligencia artificial?
Un chatbot de IA es un programa informático diseñado para estimular las conversaciones humanas mediante interacciones de texto o voz. Estos chatbots de IA utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para comprender y responder a las consultas de los usuarios. Estos bots de IA sirven en plataformas como sitios web y aplicaciones de mensajería, ayudando a los usuarios, proporcionando información y ejecutando tareas. Mejoran continuamente sus capacidades conversacionales analizando las entradas y los patrones de los usuarios mediante la tecnología de Inteligencia Artificial (IA).
Aquí está la lista que busca:
Las 10 mejores alternativas a ChatGPT
Ahora, es el momento de revelar algunas alternativas ChatGPT:
Meetcody.ai es un chatbot de IA que destaca por su interfaz fácil de usar y sus sólidas funciones. Está diseñado para ayudar a las empresas a mejorar la interacción con los clientes y agilizar los flujos de trabajo.
Características:
Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Meetcody.ai emplea NLP avanzado para entender y responder a las consultas de los usuarios de forma natural.
Personalización : Permite a las empresas adaptar las conversaciones a sus necesidades específicas y a su marca.
Integración : Se integra a la perfección con diversas plataformas y herramientas, lo que garantiza una fácil implantación e interacción en todos los canales.
Análisis e información : Proporciona análisis e información detallados que permiten a las empresas realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento.
Meya es una plataforma de chatbot de IA conocida por su versatilidad y entorno fácil de desarrollar, que permite a las empresas crear y desplegar sofisticadas soluciones de IA conversacional.
Características :
Interfaz de creación de bots: Meya ofrece una interfaz intuitiva de creación de bots equipada con funcionalidades de arrastrar y soltar, lo que hace que sea accesible tanto para desarrolladores como para no desarrolladores crear bots de forma eficiente.
Capacidad de integración: Se integra a la perfección con varias plataformas, API y herramientas, lo que permite interacciones fluidas a través de diferentes canales.
Comprensión del lenguaje natural (NLU): Meya utiliza capacidades avanzadas de NLU, lo que permite a los bots entender las intenciones del usuario con precisión y responder contextualmente.
Opciones de personalización: Proporciona amplias capacidades de personalización, lo que permite a las empresas personalizar las conversaciones, añadir elementos de marca y adaptar el comportamiento del chatbot según requisitos específicos.
Es una opción convincente para las empresas que buscan crear e implantar sofisticados chatbots de IA en diversos canales.
Chatbot.com es una versátil plataforma de chatbot de IA diseñada para agilizar las interacciones con los clientes y automatizar los procesos empresariales gracias a su interfaz fácil de usar y sus potentes funcionalidades.
La plataforma ofrece una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar, lo que hace que usuarios con distintos conocimientos técnicos puedan crear e implantar chatbots sin esfuerzo.
Chatbot.com permite una integración perfecta en varios canales, como sitios web, aplicaciones de mensajería y plataformas de redes sociales, para un mayor alcance y accesibilidad.
Los precios específicos de Chatbot.com pueden variar en función de factores como las características del plan elegido, la escala de implementación, los requisitos de personalización y los servicios adicionales que deseen las empresas.
Copy.ai se especializa en redacción basada en IA, ayudando a los usuarios a generar varios tipos de contenido como titulares, descripciones y más.
Ofrece plantillas para varios tipos de contenidos, lo que agiliza el proceso de creación para los usuarios.
La estructura de precios de Copy.ai puede incluir diferentes planes con distintas características y capacidades de uso.
Utilizar este chatbot es bastante sencillo.
Por ejemplo, si quieres escribir un artículo SEO, una vez que abras la herramienta, introduce tu palabra clave objetivo y la descripción de tu empresa/sitio web y construye la estructura de tu página de destino.
Dante ofrece una interfaz conversacional que fomenta interacciones naturales y atractivas entre los usuarios y el chatbot de IA.
Destaca por ofrecer experiencias personalizadas al permitir a las empresas personalizar las conversaciones y adaptar el comportamiento del bot a sus necesidades específicas.
Su capacidad de integración sin fisuras en múltiples plataformas garantiza un mayor alcance y accesibilidad para los usuarios.
Botsonic destaca por sus avanzadas capacidades de IA, que permiten comprender con precisión las intenciones de los usuarios y ofrecer respuestas contextualmente pertinentes.
Hace hincapié en la escalabilidad, garantizando un rendimiento sin fisuras incluso con demandas crecientes.
La plataforma también proporciona herramientas analíticas completas para el seguimiento de las métricas de rendimiento, el comportamiento de los usuarios y los datos de las conversaciones.
La estructura de precios de Botsonic depende del plan seleccionado, el uso y las funciones deseadas.
My AskAI cuenta con una interfaz fácil de usar que se adapta tanto a usuarios técnicos como no técnicos, simplificando el proceso de creación y despliegue de chatbots.
Ofrece plantillas personalizables, lo que facilita a las empresas la creación de chatbots adaptados a necesidades específicas del sector o de la empresa.
My AskAI, compatible con varios idiomas, garantiza la inclusión y una mayor accesibilidad.
Los modelos de precios de My AskAI suelen abarcar diferentes planes adaptados a las distintas necesidades de las empresas.
Bard aprovecha el potente procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mantener conversaciones significativas y contextualmente precisas.
Su flexibilidad de integración permite una implantación e interacción sin fisuras en diversas plataformas.
La plataforma proporciona sólidas herramientas analíticas para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento y obtener información sobre las interacciones de los usuarios y la eficacia de los bots.
Chatbase se especializa en análisis avanzados, proporcionando una visión profunda de las interacciones de los usuarios y los datos de las conversaciones. Ofrece herramientas para optimizar el rendimiento de los bots en función de los comentarios de los usuarios y las métricas de participación.
La plataforma se integra a la perfección con varios canales, lo que garantiza una mayor accesibilidad y un mayor compromiso de los usuarios. La estructura de precios de Chatbase se basa en las funciones, el uso y los niveles de asistencia.
Puede obtener información detallada sobre precios visitando el sitio web oficial de Chatbase o poniéndose en contacto con su equipo de ventas.
Spinbot destaca por sus capacidades de reescritura de textos, ayudando a los usuarios a parafrasear contenidos o a generar variaciones de texto únicas.
Gracias a su sencilla interfaz, los usuarios pueden generar rápidamente textos reescritos para diversos fines. Los precios de Spinbot pueden variar en función del uso y las funciones específicas.
Recuerde que, en este sector tan dinámico, la elección de una alternativa ChatGPT personalizada depende de sus objetivos específicos, necesidades de escalabilidad, requisitos de integración y consideraciones presupuestarias de cada empresa.
Preguntas frecuentes
1. ¿Cuál es la diferencia entre la IA conversacional y los chatbots?
La IA conversacional es como el cerebro detrás de la charla, el mago que hace inteligentes a los chatbots. Es la tecnología que permite a los chatbots entenderte, aprender y responderte.
Piense en ello como el motor que funciona entre bastidores, haciendo que la conversación parezca más humana.
Los chatbots, en cambio, son los amigos parlantes con los que interactúas.
Son las caras amables de la IA, diseñadas para tareas específicas o para charlar contigo. Son como mensajeros que te transmiten la inteligencia de la IA de forma divertida y atractiva.
2. ¿Puedes crear tu propio chatbot?
¡Claro que sí! Crear tu propio chatbot es más factible de lo que crees.
Con las innovadoras herramientas y plataformas disponibles hoy en día, puede crear un chatbot adaptado a sus necesidades, ya sea para su empresa o simplemente por diversión.
Tampoco hace falta ser un mago de la tecnología: muchas plataformas ofrecen interfaces y plantillas fáciles de usar para ayudarte a empezar.
Sólo tienes que sumergirte, explorar y mostrar tu creatividad para crear un chatbot que se adapte a tu estilo y propósito. Cody AI es una forma fantástica de añadir tu toque personal al mundo de la IA conversacional.
Hoy en día, cuando pensamos en inteligencia artificial, nos vienen a la mente dos chatbots principales: GPT 4 Turbo de OpenAI y Claude 2.1 de Antrópica . Pero, ¿quién gana la batalla entre GPT 4 Turbo y Claude 2.1?
Digamos que estás seleccionando un superhéroe para tu equipo. GPT 4 Turbo sería el que es realmente creativo y puede hacer un montón de trucos diferentes, mientras que Claude 2.1 sería el que es un maestro en el manejo de grandes cantidades de información.
Ahora entenderemos rápidamente las diferencias entre estos dos modelos de IA.
Siga leyendo.
GPT 4 Turbo vs Claude 2.1 – 10 comparaciones clave
Aquí tienes 10 criterios para decidir entre GPT 4 Turbo vs Claude 2.1:
Modelos de precios
Los modelos de precios y la accesibilidad a GPT-4 Turbo y Claude 2.1 varían significativamente.
Mientras que una plataforma puede ofrecer planes de precios flexibles adecuados para pequeñas empresas, otra puede dirigirse a empresas más grandes, lo que repercute en las opciones de los usuarios en función del presupuesto y la escalabilidad.
Consejo rápido: Seleccione cualquier modelo en función de sus necesidades y presupuesto.
Interfaz de usuario
GPT-4 Turbo ofrece una interfaz más fácil de usar, lo que facilita las cosas a los usuarios que prefieren una experiencia sencilla.
Por otro lado, la interfaz de Claude 2.1 podría diseñarse para expertos que necesiten herramientas adaptadas específicamente para el análisis textual en profundidad o el resumen de documentos.
Gestión de la complejidad
Cuando se le presenta un documento jurídico extenso, lleno de jerga técnica y detalles intrincados, la Clave 2.1 puede mantener mejor la coherencia y la comprensión gracias a su mayor ventana de contexto. Al mismo tiempo, GPT-4 Turbo podría tener problemas con tal complejidad.
Por lo general, los documentos extensos con detalles son mejores para Claude, ya que GPT se centra más en el aspecto creativo.
Adaptabilidad y pautas de aprendizaje
GPT-4 Turbo demuestra su versatilidad adaptándose a diversas tareas y patrones de aprendizaje.
Por ejemplo, puede generar diversos resultados, desde descripciones técnicas hasta versos poéticos, a partir de una entrada determinada.
Claude 2.1, por su parte, puede destacar predominantemente en tareas centradas en el lenguaje, ciñéndose más a patrones textuales.
Tamaño de la ventana de contenido
Imagine un libro con un gran número de páginas.
Claude 2.1 puede “leer” y comprender una mayor parte de este libro de una sola vez en comparación con GPT-4 Turbo.
Esto permite a Claude 2.1 comprender documentos complejos o debates repartidos en más contenidos.
Fecha límite de conocimientos
GPT-4 Turbo podría comprender mejor los acontecimientos actuales, como los avances tecnológicos recientes o las últimas noticias, debido a que sus conocimientos llegan hasta Abril de 2023. En cambio, Claude 2.1 podría carecer de contexto al respecto si se produjera después de su fecha límite de conocimiento a principios de 2023.
Tipo de lengua
GPT-4 Turbo puede ayudar en tareas de codificación comprendiendo los lenguajes de programación y proporcionando sugerencias de código.
Por otro lado, Claude 2.1 es experto en redactar textos de marketing convincentes o en generar conversaciones que suenen naturales.
Interacciones en tiempo real
En un escenario de chat en directo, GPT-4 Turbo genera respuestas rápidas y variadas adecuadas para involucrar a los usuarios en una conversación.
Por otro lado, la Clave 2.1 podría priorizar la precisión y la retención del contexto, proporcionando información más estructurada y precisa.
Consideraciones éticas
GPT-4 Turbo y Claude 2.1 difieren en sus enfoques para tratar los sesgos en los contenidos generados.
Aunque ambos modelos se someten a esfuerzos de mitigación de sesgos, las estrategias empleadas varían, lo que repercute en la imparcialidad y neutralidad de sus resultados.
Tiempo de formación
GPT-4 Turbo requiere más tiempo de entrenamiento y un ajuste más exhaustivo para tareas específicas debido a su mayor alcance de funcionalidades.
Claude 2.1, por su parte, tiene un proceso de formación más centrado con una adaptabilidad más rápida a determinadas tareas basadas en texto.
Los mejores casos de uso del GPT-4 Turbo
Estas son las mejores formas de utilizar GPT-4 Turbo:
Ayuda a la codificación
GPT-4 Turbo brilla en tareas de codificación y asistencia a desarrolladores.
Se adapta perfectamente a plataformas como Github Copilot, ya que ofrece sugerencias y asistencia para la codificación a un precio más asequible que otras herramientas similares.
Visualización y generación de gráficos
Emparejado con la API Assistants, GPT-4 Turbo permite escribir y ejecutar código Python, facilitando la generación de gráficos y diversas visualizaciones.
Análisis y preparación de datos
Gracias a funciones como el intérprete de código disponible en la API de asistentes, GPT-4 Turbo ayuda en tareas de preparación de datos como la limpieza de conjuntos de datos, la fusión de columnas e incluso la generación rápida de modelos de aprendizaje automático.
Aunque herramientas especializadas como Akkio destacan en este campo, GPT-4 Turbo sigue siendo una opción valiosa para los desarrolladores.
Best Claude 2.1 Casos prácticos
Estas son las mejores formas de utilizar Claude 2.1:
Análisis de documentos jurídicos
La mayor ventana de contexto de Claude 2.1 lo hace ideal para manejar documentos jurídicos extensos, ya que permite un análisis rápido y proporciona información contextual con mayor precisión en comparación con otros modelos lingüísticos (LLM).
Generación de contenidos largos de calidad
Claude 2.1, que hace hincapié en el tamaño de los datos de entrada, demuestra su superioridad a la hora de generar contenidos largos de alta calidad y resultados lingüísticos que suenan humanos al aprovechar un conjunto de datos más amplio.
Resúmenes y reseñas de libros
Si necesitas resumir o engancharte a los libros, las amplias funciones de contexto de Claude 2.1 pueden ser de gran ayuda en esta tarea, ya que te ofrecen perspectivas y debates exhaustivos.
GPT 4 Turbo frente a Claude 2.1 en pocas palabras
GPT-4 Turbo tiene capacidades multimodales para manejar texto, imágenes, audio y vídeos. Bueno para trabajos creativos.
Claude 2.1 tiene una ventana contextual más grande centrada en el texto. Ideal para documentos largos.
GPT-4 Turbo se ocupa de cosas diferentes, mientras que Claude 2.1 es todo texto.
Claude 2.1 entiende trozos de texto más grandes: 200k tokens en comparación con los 128k tokens de GPT-4 Turbo.
El conocimiento de GPT-4 Turbo llega hasta abril de 2023, mejor para los acontecimientos recientes. Claude 2.1 se detiene a principios de 2023.
Así, GPT-4 Turbo se encarga de varias cosas, mientras que Claude 2.1 es un especialista en texto.
Recuerde que la elección del modelo adecuado depende en gran medida de sus necesidades y de su presupuesto.
Las bases de datos vectoriales, también denominadas bases de datos vectorizadas o almacenes vectoriales, constituyen una categoría especializada de bases de datos concebida para el almacenamiento y la recuperación eficientes de vectores de alta dimensión.
En el contexto de las bases de datos, un vector denota una serie organizada de valores numéricos que significan una posición dentro de un espacio multidimensional. Cada componente del vector corresponde a una característica o dimensión distinta.
Estas bases de datos resultan especialmente adecuadas para manejar aplicaciones que trabajan con conjuntos de datos extensos e intrincados, que abarcan ámbitos como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, el tratamiento de imágenes y la búsqueda de similitudes.
Las bases de datos relacionales convencionales pueden encontrar dificultades a la hora de gestionar datos de alta dimensión y ejecutar búsquedas de similitud con una eficiencia óptima. En consecuencia, las bases de datos vectoriales surgen como una alternativa valiosa en tales escenarios.
¿Cuáles son los principales atributos de las bases de datos vectoriales?
Los atributos clave de las bases de datos vectoriales abarcan:
Almacenamiento optimizado de vectores
Las bases de datos vectoriales se optimizan para el almacenamiento y la recuperación de vectores de alta dimensión, a menudo mediante la aplicación de estructuras de datos y algoritmos especializados.
Búsqueda avanzada de similitudes
Estas bases de datos destacan en la realización de búsquedas de similitud, lo que permite a los usuarios localizar vectores muy próximos o similares a un vector de consulta proporcionado en función de métricas predefinidas, como la similitud coseno o la distancia euclídea.
Escalabilidad
La arquitectura de las bases de datos vectoriales está diseñada para escalar horizontalmente, lo que facilita la gestión eficaz de grandes volúmenes de datos y consultas al distribuir la carga computacional entre varios nodos.
Soporte para incrustaciones
Las bases de datos vectoriales, empleadas con frecuencia para almacenar incrustaciones vectoriales generadas por modelos de aprendizaje automático, desempeñan un papel crucial en la representación de datos dentro de un espacio continuo y denso. Tales incrustaciones encuentran aplicaciones comunes en tareas como el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de imágenes.
Procesamiento en tiempo real
Numerosas bases de datos vectoriales se optimizan para el procesamiento en tiempo real o casi real, lo que las hace idóneas para aplicaciones que requieren respuestas rápidas y un rendimiento de baja latencia.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Una base de datos vectorial es una base de datos especializada diseñada para almacenar datos como vectores multidimensionales que representan diversos atributos o cualidades. Cada pieza de información, como palabras, imágenes, sonidos o vídeos, se convierte en lo que se denomina vectores.
Toda la información se transforma en estos vectores mediante métodos como modelos de aprendizaje automático, incrustación de palabras o técnicas de extracción de características.
La principal ventaja de esta base de datos reside en su capacidad para localizar y recuperar datos con rapidez y precisión basándose en la proximidad o similitud de los vectores.
Este enfoque permite realizar búsquedas basadas en la relevancia semántica o contextual, en lugar de depender únicamente de coincidencias precisas o criterios específicos, como ocurre en las bases de datos tradicionales.
Digamos que estás buscando algo. Con una base de datos vectorial, puedes:
Busca canciones que tengan una melodía o un ritmo similares.
Descubra artículos que hablen de ideas o temas similares.
Localiza gadgets que parezcan similares en función de sus características y reseñas.
¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?
Imagine las bases de datos tradicionales como tablas que almacenan ordenadamente cosas sencillas como palabras o números.
Ahora, piense en las bases de datos vectoriales como sistemas superinteligentes que manejan información compleja conocida como vectores utilizando métodos de búsqueda únicos.
A diferencia de las bases de datos normales, que buscan coincidencias exactas, las bases de datos vectoriales adoptan un enfoque diferente. Se trata de encontrar la coincidencia más cercana utilizando medidas especiales de similitud.
Estas bases de datos se basan en una fascinante técnica de búsqueda denominada búsqueda por vecino más próximo aproximado (RNA).
Ahora bien, el secreto del funcionamiento de estas bases de datos reside en algo llamado “incrustaciones”.
Los datos no estructurados, como texto, imágenes o audio, no encajan perfectamente en tablas.
Por eso, para dar sentido a estos datos en la IA o el aprendizaje automático, se transforman en representaciones numéricas mediante incrustaciones.
Redes neuronales especiales hacen el trabajo pesado de este proceso de incrustación. Por ejemplo, las incrustaciones de palabras las convierten en vectores de forma que las palabras similares terminan más cerca unas de otras en el espacio vectorial.
Esta transformación actúa como un traductor mágico que permite a los algoritmos comprender las conexiones y semejanzas entre distintos elementos.
Así pues, piense en las incrustaciones como una especie de traductor que convierte los datos no numéricos en un lenguaje que los modelos de aprendizaje automático pueden entender.
Esta transformación ayuda a estos modelos a detectar patrones y vínculos en los datos de forma más eficaz.
¿Cuáles son las mejores bases de datos vectoriales para 2024?
Hemos preparado una lista de las 5 principales bases de datos de vectores para 2024:
Lo primero es lo primero: Pinecone no es de código abierto.
Se trata de una base de datos vectorial en la nube gestionada por los usuarios a través de una sencilla API, que no requiere configuración de infraestructura.
Pinecone permite a los usuarios iniciar, gestionar y mejorar sus soluciones de IA sin la molestia de ocuparse del mantenimiento de la infraestructura, la supervisión de los servicios o la solución de problemas de algoritmos.
Esta solución procesa los datos con rapidez y permite a los usuarios emplear filtros de metadatos y compatibilidad con índices dispersos y densos, lo que garantiza resultados precisos y rápidos en los distintos requisitos de búsqueda.
Chroma es una base de datos de incrustación de código abierto diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones LLM (Large Language Model).
Su principal objetivo es facilitar la integración de conocimientos, hechos y habilidades para los LLM.
Nuestra exploración de Chroma DB destaca su capacidad para manejar sin esfuerzo documentos de texto, transformar texto en incrustaciones y realizar búsquedas de similitud.
Características principales:
Equipado con diversas funcionalidades, como consultas, filtrado, estimaciones de densidad, etc.
Compatibilidad con LangChain (Python y JavaScript) y LlamaIndex.
Utiliza la misma API que opera en los cuadernos Python y se escala de forma eficiente al clúster de producción
A diferencia de Pinecone, Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que simplifica el almacenamiento de objetos de datos e incrustaciones vectoriales de sus modelos ML preferidos.
Esta versátil herramienta se adapta a la perfección para gestionar miles de millones de objetos de datos sin problemas.
Realiza rápidamente una búsqueda 10-NN (10-Nearest Neighbors) en milisegundos entre millones de elementos.
A los ingenieros les resulta útil para vectorizar datos durante la importación o suministrar sus vectores, y elaborar sistemas para tareas como la extracción de preguntas y respuestas, el resumen y la categorización.
Características principales:
Módulos integrados para búsquedas basadas en IA, funcionalidad de preguntas y respuestas, fusión de LLM con sus datos y categorización automatizada.
Qdrant funciona como una base de datos vectorial que permite realizar búsquedas de similitud vectorial con facilidad.
Funciona a través de un servicio API que facilita la búsqueda de los vectores de alta dimensión más estrechamente relacionados.
La utilización de Qdrant permite transformar incrustaciones o codificadores de redes neuronales en aplicaciones robustas para diversas tareas como emparejar, buscar y ofrecer recomendaciones. Algunas de las principales características de Qdrant son:
API flexible: Proporciona especificaciones OpenAPI v3 junto con clientes preconstruidos para múltiples lenguajes de programación.
Rapidez y precisión: Implementa un algoritmo HNSW personalizado para realizar búsquedas rápidas y precisas.
Filtrado avanzado: Permite filtrar los resultados en función de las cargas útiles vectoriales asociadas, mejorando la precisión de los resultados.
Soporte de datos diversos: Admite diversos tipos de datos, como coincidencias de cadenas, rangos numéricos, geolocalizaciones, etc.
Escalabilidad: Diseño nativo en la nube con capacidad de escalado horizontal para gestionar cargas de datos crecientes.
Eficacia: Desarrollado en Rust, optimiza el uso de recursos mediante la planificación dinámica de consultas para mejorar la eficiencia.
Desarrollada por Facebook AI Research, Faiss es una biblioteca de código abierto que resuelve el reto de la búsqueda y agrupación rápida y densa de similitudes vectoriales.
Ofrece métodos de búsqueda en conjuntos de vectores de distintos tamaños, incluidos los que pueden superar la capacidad de la memoria RAM.
Faiss también ofrece códigos de evaluación y asistencia para el ajuste de parámetros.
Características principales:
Recupera no sólo el vecino más próximo, sino también el segundo, el tercero y el k-ésimo vecino más próximo.
Permite la búsqueda de varios vectores simultáneamente, sin limitarse a uno solo.
Utiliza la búsqueda del mayor producto interior en lugar de la búsqueda mínima.
Admite otras distancias como L1, Linf, etc., aunque en menor medida.
Devuelve todos los elementos dentro de un radio especificado de la ubicación de la consulta.
Ofrece la opción de guardar el índice en disco en lugar de almacenarlo en RAM.
Faiss es una potente herramienta para acelerar las búsquedas de similitud de vectores densos, que ofrece una serie de funcionalidades y optimizaciones para realizar operaciones de búsqueda eficientes y eficaces.
Conclusión
En la actual era impulsada por los datos, los crecientes avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático ponen de relieve el papel crucial que desempeñan las bases de datos vectoriales.
Su excepcional capacidad para almacenar, explorar e interpretar vectores de datos multidimensionales se ha convertido en la base de un amplio espectro de aplicaciones basadas en IA.
Desde los motores de recomendación hasta el análisis genómico, estas bases de datos se erigen en herramientas fundamentales que impulsan la innovación y la eficacia en diversos ámbitos.
Preguntas más frecuentes
1. ¿Cuáles son las principales características que debo buscar en las bases de datos vectoriales?
Cuando consideres una base de datos vectorial, prioriza características como:
Funciones de búsqueda eficaces
Escalabilidad y rendimiento
Flexibilidad en los tipos de datos
Opciones avanzadas de filtrado
API y soporte de integración
2. ¿En qué se diferencian las bases de datos vectoriales de las tradicionales?
Las bases de datos vectoriales se distinguen de las tradicionales por su enfoque especializado de la gestión y el tratamiento de los datos. He aquí en qué se diferencian:
Estructura de datos: Las bases de datos tradicionales organizan los datos en filas y columnas, mientras que las bases de datos vectoriales se centran en almacenar y manejar vectores de alta dimensión, especialmente adecuados para datos complejos como imágenes, texto e incrustaciones.
Mecanismos de búsqueda: Las bases de datos tradicionales utilizan principalmente coincidencias exactas o criterios establecidos para las búsquedas, mientras que las bases de datos vectoriales emplean búsquedas basadas en similitudes, lo que permite obtener resultados más relevantes desde el punto de vista contextual.
Funcionalidad especializada: Las bases de datos vectoriales ofrecen funcionalidades únicas, como la búsqueda del vecino más cercano, la búsqueda de rangos y el manejo eficiente de datos multidimensionales, que satisfacen los requisitos de las aplicaciones impulsadas por la IA.
Rendimiento y escalabilidad: Las bases de datos vectoriales están optimizadas para manejar datos de alta dimensión de manera eficiente, lo que permite búsquedas más rápidas y escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos en comparación con las bases de datos tradicionales.
Comprender estas diferencias puede ayudar a elegir el tipo de base de datos adecuado en función de la naturaleza de los datos y las aplicaciones previstas.
Google ha presentado recientemente su innovador modelo de IA, Gemini, anunciado como el lanzamiento más sustancial y capaz hasta la fecha.
Demis Hassabis, cofundador y consejero delegado de Google DeepMind, compartió sus ideas sobre Gemini, haciendo hincapié en su base multimodal y en el desarrollo colaborativo entre los equipos de Google y los colegas investigadores.
Hassabis señala: “Se construyó desde cero para ser multimodal, lo que significa que puede generalizar y comprender, operar y combinar a la perfección distintos tipos de información, como texto, código, audio, imagen y vídeo”.
El Gemini de Google se presenta como un avance revolucionario. Es el resultado de una amplia colaboración y representa un importante hito en ciencia e ingeniería para Google.
Sundar Pichai, CEO de Google, expresa: “Esta nueva era de modelos representa uno de los mayores esfuerzos de ciencia e ingeniería que hemos emprendido como empresa.”
¿Qué es Gemini de Google?
Gemini de Google es un innovador modelo de IA multimodal que comprende y opera sin problemas con diversos tipos de información, como texto, código, audio, imagen y vídeo. Presentado como el modelo más flexible de Google, Gemini está diseñado para funcionar eficazmente en una amplia gama de dispositivos, desde centros de datos hasta dispositivos móviles.
Con capacidades que abarcan desde tareas muy complejas hasta la eficiencia en el dispositivo, Gemini supone un paso de gigante en la IA y promete aplicaciones transformadoras en diversos ámbitos.
Fundación Multimodal Gemini
La base multimodal de Gemini la diferencia de los modelos de IA anteriores. A diferencia de los enfoques tradicionales, que consisten en entrenar componentes separados para distintas modalidades y unirlos, Gemini es intrínsecamente multimodal. Se preentrena desde el principio en distintas modalidades, se afina con datos multimodales adicionales y muestra su eficacia en varios dominios.
Significado
La capacidad de Gemini para combinar diversos tipos de información ofrece nuevas posibilidades para las aplicaciones de IA. Desde la comprensión y combinación de texto, código, audio, imagen y vídeo, Gemini está diseñado para desentrañar complejidades con las que los modelos tradicionales podrían tener dificultades.
El espíritu de colaboración que anima a Gemini sienta las bases de una era transformadora en el desarrollo de la IA. A medida que profundicemos, descubriremos las implicaciones de las capacidades multimodales de Gemini y su potencial para redefinir el panorama de la inteligencia artificial.
Flexibilidad y funcionalidades
Gemini es un modelo flexible y versátil diseñado para funcionar sin problemas en diversas plataformas. Una de las características más destacadas de Gemini es su adaptabilidad, que lo hace funcional tanto en centros de datos como en dispositivos móviles. Esta flexibilidad abre nuevos horizontes a desarrolladores y clientes empresariales, revolucionando su forma de trabajar con la IA.
Gama de funciones
Sundar Pichai, CEO de Google, destaca el papel de Gemini en la remodelación del panorama para desarrolladores y clientes empresariales. La capacidad del modelo para manejarlo todo, desde texto a código, audio, imagen y vídeo, lo sitúa como una herramienta transformadora para las aplicaciones de IA.
“Gemini, el modelo más flexible de Google, puede ser funcional en todo, desde centros de datos hasta dispositivos móviles”, afirma la web oficial. Esta flexibilidad permite a los desarrolladores explorar nuevas posibilidades y ampliar sus aplicaciones de IA a distintos ámbitos.
Impacto en el desarrollo de la IA
La introducción de Gemini supone un cambio de paradigma en el desarrollo de la IA. Su flexibilidad permite a los desarrolladores ampliar sus aplicaciones sin comprometer el rendimiento. Dado que se ejecuta mucho más rápido en las unidades de procesamiento tensorial (TPU) v4 y v5e diseñadas a medida por Google, Gemini se sitúa en el corazón de los productos de Google basados en IA, al servicio de miles de millones de usuarios en todo el mundo.
“Su [TPUs] también permitió a empresas de todo el mundo entrenar modelos de IA a gran escala de forma rentable”, tal y como se menciona en el sitio web oficial de Google. El anuncio de Cloud TPU v5p, el sistema TPU más potente y eficiente hasta la fecha, subraya aún más el compromiso de Google de acelerar el desarrollo de Gemini y facilitar un entrenamiento más rápido de los modelos generativos de IA a gran escala.
El papel de Géminis en diversos ámbitos
La naturaleza flexible de Gemini amplía su aplicabilidad a distintos ámbitos. Se espera que sus capacidades de vanguardia redefinan la forma en que los desarrolladores y los clientes empresariales se relacionan con la IA.
Ya se trate de razonamiento sofisticado, comprensión de texto, imágenes, audio o codificación avanzada, Gemini 1.0 está preparado para convertirse en la piedra angular de diversas aplicaciones de IA.
Géminis 1.0: Tres tamaños diferentes
Gemini 1.0 supone un salto significativo en el modelado de IA, ya que introduce tres tamaños distintos: Gemini Ultra, Gemini Pro y Gemini Nano. Cada variante está adaptada para responder a necesidades específicas, ofreciendo un enfoque matizado para tareas que van desde la alta complejidad a los requisitos en el dispositivo.
Gemini Ultra: Potencia para tareas muy complejas
Gemini Ultra destaca por ser el modelo más grande y capaz de la gama Gemini. Destaca en la gestión de tareas muy complejas, ampliando los límites del rendimiento de la IA. Según el sitio web oficial, el rendimiento de Gemini Ultra supera los resultados actuales del estado del arte en 30 de los 32 puntos de referencia académicos más utilizados en la investigación y el desarrollo de grandes modelos lingüísticos (LLM).
Sundar Pichai hace hincapié en las proezas de Gemini Ultra y afirma: “Gemini 1.0 está optimizado para diferentes tamaños: Ultra, Pro y Nano. Estos son los primeros modelos de la era Gemini y la primera realización de la visión que teníamos cuando formamos Google DeepMind a principios de este año.”
Gemini Pro: Escalado versátil de tareas
Gemini Pro se posiciona como la gama intermedia versátil de la serie Gemini. Destaca en el escalado a través de una amplia gama de tareas, mostrando adaptabilidad y eficiencia. Este modelo está diseñado para satisfacer las diversas necesidades de desarrolladores y clientes empresariales, ofreciendo un rendimiento óptimo para diversas aplicaciones.
Gemini Nano: Eficiencia para tareas en el dispositivo
Gemini Nano ocupa un lugar central como el modelo más eficiente adaptado a las tareas en el dispositivo. Su eficiencia lo convierte en una opción adecuada para aplicaciones que requieren un procesamiento localizado, lo que mejora la experiencia del usuario. A partir de hoy, Gemini Nano está disponible en Pixel 8 Pro, contribuyendo a nuevas funciones como Resumir en la app Grabadora y Smart Reply a través de Gboard.
La segmentación de Gemini en estos tres tamaños refleja un enfoque estratégico para abordar el amplio espectro de requisitos de la IA. Gemini 1.0 pretende ser una solución versátil tanto para los desarrolladores como para los usuarios, ya se trate de realizar tareas complejas de cálculo intensivo o de ofrecer un rendimiento eficiente en el dispositivo.
Logros notables de Gemini Ultra
Gemini Ultra emerge como la cúspide de la destreza de Google en IA, presumiendo de logros sin parangón y estableciendo nuevos hitos en rendimiento. Las excepcionales capacidades del modelo redefinen el panorama de la IA, mostrando resultados revolucionarios en diversos ámbitos.
Dominio de la comprensión lingüística multitarea masiva (MMLU)
Gemini Ultra alcanza una puntuación sin precedentes del 90,0% en comprensión lingüística multitarea masiva (MMLU), superando a los expertos humanos. El MMLU combina 57 asignaturas, entre ellas matemáticas, física, historia, derecho, medicina y ética, poniendo a prueba tanto el conocimiento del mundo como la capacidad para resolver problemas. Esta notable hazaña sitúa a Gemini Ultra como el primer modelo que supera a los expertos humanos en este amplio campo.
Resultados de vanguardia en la prueba MMMU
Gemini Ultra alcanza una puntuación puntera del 59,4% en la nueva referencia MMMU. Esta evaluación comparativa incluye tareas multimodales que abarcan distintos ámbitos y requieren un razonamiento deliberado. El rendimiento de Gemini Ultra en MMMU pone de relieve sus avanzadas habilidades de razonamiento y la capacidad del modelo para sobresalir en tareas que exigen un razonamiento matizado y complejo.
Rendimiento superior en pruebas de imagen
La excelencia de Gemini Ultra se extiende a las pruebas comparativas de imágenes, en las que supera a modelos anteriores de última generación sin ayuda de sistemas de reconocimiento de caracteres de objetos (OCR). Esto subraya la multimodalidad nativa de Géminis y los primeros signos de sus capacidades de razonamiento más intrincadas. La capacidad de Gemini para integrar a la perfección la generación de texto e imágenes abre nuevas posibilidades para las interacciones multimodales.
Impulsar el razonamiento multimodal
Gemini 1.0 introduce un novedoso enfoque para crear modelos multimodales. Mientras que los métodos convencionales implican el entrenamiento de componentes separados para diferentes modalidades, Gemini está diseñado para ser multimodal de forma nativa.
El modelo se preentrena desde el principio en distintas modalidades y se perfecciona con datos multimodales adicionales, lo que le permite comprender y razonar sobre entradas diversas con más eficacia que los modelos existentes.
Los sobresalientes logros de Gemini Ultra en diversas pruebas de rendimiento ponen de relieve sus avanzadas capacidades de razonamiento y lo sitúan como una fuerza formidable en el ámbito de los grandes modelos lingüísticos.
Capacidades de nueva generación
Con la presentación de Gemini, Google allana el camino para la próxima generación de capacidades de IA que prometen redefinir la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial y nos beneficiamos de ella. Gemini 1.0, con sus características avanzadas, está preparada para ofrecer un espectro de funcionalidades que trascienden los modelos tradicionales de IA.
Razonamiento sofisticado
Gemini está preparada para marcar el comienzo de una nueva era de la IA con sofisticadas capacidades de razonamiento. La capacidad del modelo para comprender información compleja, unida a sus avanzadas habilidades de razonamiento, supone un importante salto adelante en el desarrollo de la IA. Sundar Pichai prevé Gemini como un modelo optimizado para diferentes tamaños, cada uno adaptado a tareas específicas, afirmando: “Estos son los primeros modelos de la era Gemini y la primera realización de la visión que teníamos cuando formamos Google DeepMind a principios de este año.”
Comprender texto, imágenes, audio y mucho más
El diseño multimodal de Gemini le permite comprender y trabajar sin problemas con distintos tipos de información, como texto, imágenes, audio, etc. Esta versatilidad permite a desarrolladores y usuarios interactuar con la IA de forma más natural e intuitiva. La capacidad de Gemini para integrar estas modalidades desde la base la diferencia de los modelos tradicionales.
Funciones avanzadas de codificación
Gemini no se limita a comprender y generar lenguaje natural, sino que amplía sus capacidades al código de alta calidad. El modelo reivindica el dominio de lenguajes de programación populares como Python, Java, C++ y Go. Esto abre nuevas posibilidades a los desarrolladores, permitiéndoles aprovechar Gemini para tareas de codificación avanzadas y acelerando el desarrollo de aplicaciones innovadoras.
Mayor eficacia y escalabilidad
Gemini 1.0 se ha optimizado para ejecutarse de forma eficiente en las unidades de procesamiento tensorial (TPU) v4 y v5e de Google. Estos aceleradores de IA diseñados a medida han sido fundamentales para los productos de Google basados en IA, que prestan servicio a miles de millones de usuarios en todo el mundo. El anuncio de Cloud TPU v5p, el sistema TPU más potente hasta la fecha, subraya aún más el compromiso de Google con la mejora de la eficiencia y la escalabilidad de modelos de IA como Gemini.
Responsabilidad y medidas de seguridad
Google hace especial hincapié en la responsabilidad y la seguridad en el desarrollo de Géminis. La empresa se compromete a garantizar que Gemini se adhiere a los más altos estándares de prácticas éticas de IA, centrándose en minimizar los riesgos potenciales y garantizar la seguridad de los usuarios.
Evaluación comparativa con indicadores reales de toxicidad
Para responder a las preocupaciones relacionadas con la toxicidad y las consideraciones éticas, Gemini se ha sometido a rigurosas pruebas utilizando puntos de referencia denominados indicadores de toxicidad real. Estos puntos de referencia consisten en 100.000 preguntas con distintos grados de toxicidad, extraídas de Internet y desarrolladas por expertos del Allen Institute for AI. Este enfoque permite a Google evaluar y mitigar los riesgos potenciales relacionados con contenidos nocivos y toxicidad en los resultados de Gemini.
Integración con las unidades de procesamiento tensorial (TPU) internas de Google
Gemini 1.0 ha sido intrincadamente diseñado para alinearse con las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) v4 y v5e de Google. Estos aceleradores de IA diseñados a medida no sólo mejoran la eficiencia y escalabilidad de Gemini, sino que también desempeñan un papel crucial en el desarrollo de potentes modelos de IA. El anuncio de Cloud TPU v5p, el último sistema TPU, subraya el compromiso de Google de proporcionar una infraestructura de vanguardia para entrenar modelos avanzados de IA.
Disponibilidad gradual de Géminis
Google adopta un enfoque prudente en el despliegue de Gemini Ultra. Mientras que los desarrolladores y clientes empresariales podrán acceder a Gemini Pro a través de la API Gemini en Google AI Studio o Google Cloud Vertex AI a partir del 13 de diciembre, Gemini Ultra está siendo sometido a exhaustivas comprobaciones de confianza y seguridad. Google tiene previsto poner Gemini Ultra a disposición de clientes, desarrolladores, socios y expertos en seguridad seleccionados para que experimenten y den su opinión antes de lanzarlo al mercado a principios de 2024.
Mejora continua y superación de retos
Consciente de la evolución del panorama de la IA, Google mantiene su compromiso de abordar los retos asociados a los modelos de IA. Esto incluye esfuerzos continuos para mejorar factores como la factualidad, la fundamentación, la atribución y la corroboración. Mediante la colaboración activa con un grupo diverso de expertos y socios externos, Google pretende identificar y mitigar posibles puntos ciegos en sus procesos de evaluación interna.
En esencia, el compromiso de Google con la responsabilidad y la seguridad subraya su dedicación a garantizar que Gemini no sólo amplíe los límites de las capacidades de la IA, sino que lo haga de una manera que dé prioridad a las consideraciones éticas, la seguridad de los usuarios y la transparencia.
Integración con Bard y Pixel
Gemini de Google no se limita al ámbito del desarrollo de la IA, sino que se integra a la perfección en los productos orientados al usuario, lo que supone un paso importante hacia la mejora de las experiencias de los usuarios. La integración con Bard, el modelo lingüístico de Google, y Pixel, el smartphone insignia del gigante tecnológico, muestra las aplicaciones prácticas de Gemini en escenarios del mundo real.
Bard – Versión optimizada con Gemini Pro
Bard, el modelo lingüístico de Google, recibe un impulso específico con la integración de Gemini. Google presenta una versión mejorada de Gemini Pro en inglés, que mejora las capacidades de Bard para el razonamiento, la planificación y la comprensión avanzados. El objetivo de esta integración es mejorar la experiencia del usuario ofreciéndole respuestas más matizadas y contextualizadas. Sundar Pichai enfatiza la importancia de esta integración, afirmando: “Bard obtendrá una versión específicamente ajustada de Gemini Pro en inglés para un razonamiento más avanzado, planificación, comprensión y más.”
Bard Advanced – Experiencia de vanguardia en IA
De cara al futuro, Google planea introducir Bard Advanced, una experiencia de IA que concede a los usuarios acceso a los modelos y capacidades más avanzados, empezando por Gemini Ultra. Esto supone una importante mejora para Bard, en línea con el compromiso de Google de ampliar los límites de la tecnología de IA. La integración de Bard Advanced con Gemini Ultra promete un modelo lingüístico más sofisticado y potente.
Pixel 8 Pro – Diseñado para Gemini Nano
Pixel 8 Pro, el último smartphone insignia de Google, se convierte en el primer dispositivo diseñado para ejecutar Gemini Nano. Esta integración lleva la eficacia de Gemini para tareas en el dispositivo a los usuarios de Pixel, contribuyendo a nuevas funciones como Resumir en la app Grabadora y Smart Reply a través de Gboard. La presencia de Gemini Nano en Pixel 8 Pro demuestra sus aplicaciones prácticas para mejorar las funcionalidades de los dispositivos cotidianos.
Experimentación en la búsqueda y más allá
Google está experimentando activamente con Gemini en la búsqueda, con resultados iniciales que muestran una reducción del 40% en la latencia en inglés en EE.UU. junto con mejoras en la calidad. Esta experimentación subraya el compromiso de Google de integrar Gemini en todo su ecosistema de productos, incluidos Search, Ads, Chrome y Duet AI. A medida que Gemini sigue demostrando su valor, los usuarios pueden anticipar interacciones más fluidas y eficientes con el conjunto de productos de Google.
Accesibilidad para desarrolladores y usuarios empresariales
Gemini de Google no es una maravilla tecnológica reservada al desarrollo interno, sino que se extiende a desarrolladores y usuarios empresariales de todo el mundo. La accesibilidad de Gemini es un aspecto clave de la estrategia de Google, ya que permite a un amplio público aprovechar sus posibilidades e integrarlo en sus aplicaciones.
Gemini Pro Access para desarrolladores y empresas
A partir del 13 de diciembre, los desarrolladores y clientes empresariales podrán acceder a Gemini Pro a través de la API Gemini en Google AI Studio o Google Cloud Vertex AI. Esto marca un momento crucial para la comunidad de la IA, ya que las versátiles capacidades de Gemini Pro están disponibles para su integración en una amplia gama de aplicaciones. Google AI Studio, como herramienta para desarrolladores gratuita y basada en web, ofrece una cómoda plataforma para que los desarrolladores creen prototipos y lancen aplicaciones rápidamente con una clave API.
Gemini Nano para desarrolladores de Android a través de AICore
Los desarrolladores de Android no se quedan atrás a la hora de beneficiarse de la eficacia de Gemini. Gemini Nano, el modelo más eficiente para tareas en el dispositivo, se hace accesible a los desarrolladores de Android a través de AICore, una nueva capacidad del sistema introducida en Android 14. A partir de los dispositivos Pixel 8 Pro, los desarrolladores pueden aprovechar Gemini Nano para mejorar las funcionalidades en el dispositivo, contribuyendo a una experiencia de usuario más sensible e inteligente.
Primeros experimentos con Gemini Ultra
Mientras que Gemini Pro y Gemini Nano serán accesibles en diciembre, Gemini Ultra aún se está sometiendo a exhaustivos controles de confianza y seguridad. No obstante, Google tiene previsto poner Gemini Ultra a disposición de clientes, desarrolladores, socios y expertos en seguridad seleccionados para que realicen las primeras pruebas. Este enfoque gradual permite a Google recopilar valiosos comentarios y opiniones antes de un lanzamiento más amplio para desarrolladores y clientes empresariales a principios de 2024.
Integración avanzada de Bard
Bard, el modelo lingüístico de Google, sirve de importante interfaz para que los usuarios experimenten las capacidades de Gemini. Con una versión perfeccionada de Gemini Pro integrada en Bard para el razonamiento, la planificación y la comprensión avanzados, los usuarios pueden anticipar un modelo lingüístico más refinado y consciente del contexto. Además, el próximo Bard Advanced, con Gemini Ultra, proporcionará a los usuarios acceso a los modelos y funciones más avanzados de Google.
Impacto de Gemini en la codificación y los sistemas avanzados
Gemini no es sólo un avance en la comprensión del lenguaje, sino que amplía sus capacidades al ámbito de la codificación y los sistemas avanzados, mostrando su versatilidad y potencial para revolucionar la forma en que los desarrolladores abordan los retos de la programación.
Razonamiento multimodal en codificación
La destreza de Gemini va más allá de la comprensión del lenguaje natural; destaca en la interpretación y generación de código de alta calidad en lenguajes de programación populares como Python, Java, C++ y Go. La capacidad única de Gemini para combinar a la perfección distintas modalidades, como texto e imagen, abre nuevas posibilidades a los desarrolladores. Eli Collins, vicepresidente de producto de Google DeepMind, destaca las capacidades de Gemini: “Básicamente le estamos dando a Gemini combinaciones de diferentes modalidades -imagen, y texto en este caso- y haciendo que Gemini responda prediciendo lo que podría venir a continuación.”
Sistemas avanzados de generación de código
Gemini sirve de motor para sistemas de codificación más avanzados. Basándose en el éxito de AlphaCode, el primer sistema de generación de código de IA, Google presentó AlphaCode 2. Este sistema, impulsado por una versión especializada de Gemini, destaca en la resolución de problemas de programación competitiva que implican matemáticas complejas e informática teórica. Las mejoras de AlphaCode 2 ponen de manifiesto el potencial de Gemini para elevar las capacidades de codificación a nuevas cotas.
Acelerar el desarrollo con TPU
Gemini 1.0 está diseñado para ejecutarse de forma eficiente en las unidades de procesamiento tensorial (TPU) v4 y v5e de Google. Los aceleradores de IA diseñados a medida desempeñan un papel crucial en la mejora de la velocidad y la eficiencia de Gemini, permitiendo a los desarrolladores y usuarios empresariales entrenar modelos generativos de IA a gran escala con mayor rapidez. El anuncio de Cloud TPU v5p, el último sistema TPU, subraya aún más el compromiso de Google con la aceleración del desarrollo de modelos de IA.
Seguridad e inclusión en la codificación
La integración de Gemini en el panorama de la codificación no se limita a la eficiencia; también da prioridad a la seguridad y la inclusión. Google emplea clasificadores de seguridad y filtros robustos para identificar y mitigar los contenidos que implican violencia o estereotipos negativos. Este enfoque estratificado pretende hacer que Géminis sea más seguro e inclusivo para todos, abordando los retos asociados a la factualidad, la fundamentación, la atribución y la corroboración.
Perspectivas de futuro y avances continuos
Mientras Google presenta Gemini, las perspectivas de este innovador modelo de IA señalan un cambio de paradigma en la forma en que interactuamos con la tecnología. El compromiso de Google con los avances continuos y la exploración de nuevas posibilidades con Gemini sientan las bases para una era dinámica y transformadora de la inteligencia artificial.
Desarrollo y perfeccionamiento continuos
Gemini 1.0 representa el primer paso de un viaje de desarrollo y perfeccionamiento continuos. Google reconoce la naturaleza dinámica del panorama de la IA y se dedica a abordar los retos, mejorar las medidas de seguridad y aumentar el rendimiento general de Gemini. Eli Collins afirma el compromiso de Google con la mejora: “Hemos trabajado mucho para mejorar la factualidad en Gemini, por lo que hemos mejorado el rendimiento en cuanto a la respuesta a preguntas y la calidad”.
Primeros experimentos con Gemini Ultra
Mientras que Gemini Pro y Gemini Nano serán accesibles para desarrolladores y usuarios empresariales en diciembre, Google adopta un enfoque prudente con Gemini Ultra. El modelo se somete a exhaustivas comprobaciones de confianza y seguridad, y Google lo pone a disposición de clientes, desarrolladores, socios y expertos en seguridad seleccionados para su experimentación temprana. Este enfoque por fases garantiza una evaluación exhaustiva antes de un lanzamiento más amplio a principios de 2024.
Bard Innovación avanzada y continua
Google va más allá del lanzamiento inicial y anuncia la introducción de Bard Advanced. Esta próxima experiencia de IA promete a los usuarios acceso a los modelos y capacidades más avanzados de Google, empezando por Gemini Ultra. La integración de Gemini en Bard refleja el compromiso de Google con la innovación continua, ofreciendo a los usuarios modelos lingüísticos de vanguardia que amplían continuamente los límites de las capacidades de la IA.
Impacto de Gemini en todos los productos
Google tiene previsto ampliar el alcance de Gemini a toda la gama de sus productos y servicios. Desde la búsqueda hasta los anuncios, Chrome y Duet AI, las capacidades de Gemini están preparadas para mejorar las experiencias de los usuarios y hacer que las interacciones con el ecosistema de Google sean más fluidas y eficientes. Sundar Pichai señala: “Ya estamos empezando a experimentar con Gemini en Search, donde está haciendo que nuestra Search Generative Experience (SGE) sea más rápida para los usuarios.”
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia a Gemini de los anteriores modelos de IA de Google?
Gemini es el modelo de IA más versátil de Google, que se distingue por sus capacidades multimodales, ya que maneja a la perfección texto, código, audio, imagen y vídeo.
¿Cómo influye la IA multimodal de Gemini en la información?
La IA multimodal de Gemini destaca en la comprensión y combinación de diversos tipos de datos, proporcionando un enfoque holístico a desarrolladores y empresas.
¿A qué tareas se adaptan los tres tamaños de Gemini?
Los tres tamaños de Gemini -Ultra, Pro y Nano- abordan tareas complejas, versátiles y en el dispositivo, respectivamente, ofreciendo soluciones a medida.
¿En qué parámetros destaca Gemini Ultra?
Gemini Ultra obtiene mejores resultados en 30 de las 32 pruebas de referencia, y brilla especialmente en la comprensión masiva de lenguajes multitarea (MMLU).
¿Cómo pueden los desarrolladores aprovechar Gemini para aplicaciones de IA?
Los desarrolladores podrán acceder a Gemini Pro y Nano a partir del 13 de diciembre, mientras que Gemini Ultra está disponible para experimentación temprana, proporcionando una gama de opciones de integración.
¿Cómo mejora Gemini la funcionalidad de Bard y Pixel?
Gemini se integra en Bard y Pixel 8 Pro, elevando el razonamiento en Bard y potenciando funciones como Summarize y Smart Reply en Pixel.
¿Cuándo pueden acceder los desarrolladores a Gemini Pro y Nano?
A partir del 13 de diciembre, los desarrolladores podrán aprovechar Gemini Pro y Nano para diversas aplicaciones.
¿Qué parámetros de seguridad se utilizaron en el desarrollo de Gemini?
Gemini da prioridad a la seguridad, utilizando puntos de referencia como las indicaciones de toxicidad real y los clasificadores de seguridad para una IA responsable e integradora.
¿Cómo afecta Gemini a la codificación y qué lenguajes admite?
Gemini destaca en codificación, ya que admite lenguajes como Python, Java, C++ y Go.
¿Cuál es la futura hoja de ruta de Gemini y cuándo se lanzará Ultra?
El futuro de Géminis pasa por un desarrollo continuo, con Ultra listo para una experimentación temprana antes de un lanzamiento más amplio a principios de 2024.
¿Cómo contribuye Gemini a la IA con TPUs y Cloud TPU v5p?
Gemini optimiza el entrenamiento de IA utilizando las TPU v4 y v5e de Google, con Cloud TPU v5p para mejorar la eficiencia.
¿Qué medidas de seguridad utiliza Gemini para codificar las capacidades?
Gemini da prioridad a la seguridad, incorporando clasificadores y avisos de toxicidad real para una IA de codificación responsable e inclusiva.
¿Cómo se integra Bard con Gemini y qué es Bard Advanced?
Bard integra Gemini Pro para el razonamiento avanzado, mientras que Bard Advanced, que se lanzará el año que viene, ofrece acceso a Gemini Ultra y a modelos avanzados.
¿Qué impacto tendrá Gemini en la experiencia del usuario en los productos y servicios de Google?
La integración de Gemini mejora la experiencia del usuario en los productos de Google, como demuestra la reducción del 40% de la latencia en la búsqueda.
¿Cuál es la importancia de la experimentación temprana para Gemini Ultra?
Gemini Ultra se somete a comprobaciones de confianza y seguridad, y estará disponible para experimentación temprana antes de un lanzamiento más amplio a principios de 2024.
¿Cuándo pueden acceder los desarrolladores a Gemini Pro a través de la API de Gemini?
A partir del 13 de diciembre, los desarrolladores podrán acceder a Gemini Pro a través de la API Gemini en Google AI Studio o Google Cloud Vertex AI.
¿Cuándo saldrá a la venta Gemini Ultra y cómo está prevista su introducción?
Gemini Ultra, sometido a controles de confianza y seguridad, estará disponible para los primeros experimentos y comentarios. El lanzamiento más amplio está previsto para principios de 2024.
¿Qué avances ha realizado Gemini en la generación de código de IA? ¿Cómo se compara con los modelos anteriores?
Gemini destaca en la generación de código de IA, mostrando mejoras respecto a modelos anteriores como AlphaCode. Su versión avanzada, AlphaCode 2, demuestra un rendimiento superior en la resolución de problemas de programación competitivos.
¿Cómo garantiza Gemini la seguridad en los modelos de IA?
Gemini incorpora exhaustivas evaluaciones de seguridad, que incluyen puntos de referencia como los indicadores de toxicidad real. Aborda retos como la veracidad de los hechos, la fundamentación, la atribución y la corroboración, colaborando con expertos externos para identificar y mitigar los riesgos.
¿Qué mejoras pueden esperar los usuarios en Bard y cómo contribuye Gemini a la evolución de Bard?
Bard recibe una importante actualización con una versión mejorada de Gemini Pro para el razonamiento avanzado. Bard Advanced, que se lanzará el año que viene, proporciona a los usuarios acceso a Gemini Ultra y otros modelos avanzados, mejorando las capacidades generales de la plataforma.
¿Cómo pueden los desarrolladores integrar los modelos Gemini en sus aplicaciones?
Los desarrolladores podrán integrar los modelos Gemini en sus aplicaciones mediante Google AI Studio y Google Cloud Vertex AI a partir del 13 de diciembre.
¿Cuáles son las principales características de los modelos Gemini Ultra, Pro y Nano?
Los modelos Gemini están diseñados para la versatilidad, con Ultra para tareas complejas, Pro para una amplia gama de tareas y Nano para la eficiencia en el dispositivo.
¿Cómo se comporta Gemini en situaciones de comprensión lingüística y multitarea?
– Gemini Ultra supera a los expertos humanos en la comprensión multitarea masiva del lenguaje y alcanza puntuaciones de vanguardia en varias pruebas comparativas de comprensión del lenguaje.
¿Cuáles son los planes para Géminis en cuanto a accesibilidad y disponibilidad?
Gemini se extenderá gradualmente a más productos y servicios de Google, incluidos Search, Ads, Chrome y Duet AI, prometiendo experiencias de usuario mejoradas.
¿Cómo aborda Gemini los problemas de seguridad y qué medidas se toman para un uso responsable de la IA?
Gemini se somete a exhaustivas evaluaciones de seguridad, incluidos avisos de toxicidad real, e incorpora medidas para garantizar aplicaciones de IA responsables e inclusivas.
Lo esencial
En el dinámico panorama de la inteligencia artificial, el último lanzamiento de Google, los modelos Gemini Ultra, Pro y Nano, es un testimonio del compromiso de la empresa con el avance de las capacidades de IA. Desde la revolucionaria comprensión del lenguaje de Gemini Ultra hasta las versátiles tareas en el dispositivo que gestiona Gemini Nano, este modelo de IA multimodal está preparado para redefinir la forma en que los desarrolladores y los clientes empresariales interactúan con la IA y aprovechan su poder.
Como subraya Sundar Pichai, CEO de Google, “Gemini representa uno de los mayores esfuerzos de ciencia e ingeniería que hemos emprendido como empresa.”
El futuro se presenta prometedor con el despliegue de Gemini en la diversa cartera de productos de Google, que afectará a todos los ámbitos, desde la búsqueda hasta los anuncios y más allá. Los continuos avances, las medidas de seguridad y las contribuciones a la generación de código de IA ponen de manifiesto el compromiso de Google con la superación de los límites de lo que la IA puede alcanzar.
