{"id":36990,"date":"2024-05-28T14:00:27","date_gmt":"2024-05-28T14:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/gemini-1-5-flash-la-respuesta-de-google-a-gpt-4o\/"},"modified":"2024-08-31T20:22:42","modified_gmt":"2024-08-31T20:22:42","slug":"gemini-1-5-flash-la-respuesta-de-google-a-gpt-4o","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/es\/blog\/gemini-1-5-flash-la-respuesta-de-google-a-gpt-4o\/","title":{"rendered":"Gemini 1.5 Flash vs GPT-4o: \u00bfLa respuesta de Google a GPT-4o?"},"content":{"rendered":"

La carrera de la IA se ha intensificado, convirti\u00e9ndose en un juego de ponerse al d\u00eda entre los grandes actores de la tecnolog\u00eda. El lanzamiento de GPT-4o justo antes de Google I\/O no es una coincidencia. Las incre\u00edbles capacidades de GPT-4o en multimodalidad, u omnimodalidad para ser precisos, han creado un impacto significativo en la competici\u00f3n de IA Generativa. Sin embargo, Google no es de los que se contienen. Durante el Google I\/O, anunciaron nuevas variantes de sus modelos Gemini y Gemma. Entre todos los modelos anunciados, el Gemini 1.5 Flash destaca como el m\u00e1s impactante. En este blog, exploraremos las principales caracter\u00edsticas del Gemini 1.5 Flash y lo compararemos con el Gemini 1.5 Pro y el Gemini 1.5 Flash frente al GPT-4o para determinar cu\u00e1l es mejor. <\/p>\n

Comparaci\u00f3n de Gemini 1.5 Flash con GPT-4o<\/h2>\n

Seg\u00fan las puntuaciones de los puntos de referencia publicados por Google, el Gemini 1.5 Flash tiene un rendimiento superior en audio en comparaci\u00f3n con todos los dem\u00e1s LLM de Google y est\u00e1 a la par con el modelo Gemini 1.5 Pro saliente (Feb 2024) en otros puntos de referencia. Aunque no recomendar\u00edamos confiar totalmente en los puntos de referencia para evaluar el rendimiento de cualquier LLM, ayudan a cuantificar la diferencia de rendimiento y las peque\u00f1as mejoras. \"Puntos El elefante en la habitaci\u00f3n es el coste del Flash Gemini 1,5. Comparado con el GPT-4o, el Gemini 1,5 Flash es mucho m\u00e1s asequible. \"Precio<\/p>\n

\"Precio<\/p>\n

\"Precio<\/p>\n

Ventana de contexto<\/h2>\n

Al igual que el Gemini 1.5 Pro, el Flash viene con una ventana de contexto<\/a> de 1 mill\u00f3n de tokens, que es m\u00e1s que cualquiera de los modelos de OpenAI y es una de las ventanas de contexto m\u00e1s grandes para los LLM de nivel de producci\u00f3n. Una ventana de contexto m\u00e1s grande permite una mayor comprensi\u00f3n de los datos y puede mejorar las t\u00e9cnicas de terceros, como la RAG (Generaci\u00f3n Mejorada de Recuperaci\u00f3n) para casos de uso con una gran base de conocimientos, al aumentar el tama\u00f1o del trozo. Adem\u00e1s, una ventana contextual m\u00e1s grande permite generar m\u00e1s texto, lo que resulta \u00fatil en situaciones como la redacci\u00f3n de art\u00edculos, correos electr\u00f3nicos y comunicados de prensa. <\/p>\n

Multimodalidad<\/h2>\n

Gemini-1.5 Flash es multimodal. La multimodalidad permite introducir el contexto en forma de audio, v\u00eddeo, documentos, etc. Los LLM con multimodalidad son m\u00e1s vers\u00e1tiles y abren las puertas a m\u00e1s aplicaciones de la IA generativa sin necesidad de preprocesamiento. <\/p>\n

“Los modelos Gemini 1.5 est\u00e1n dise\u00f1ados para manejar contextos extremadamente largos; tienen capacidad para recordar y razonar sobre informaci\u00f3n detallada de hasta al menos 10 millones de tokens. Esta escala no tiene precedentes entre los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) contempor\u00e1neos, y permite procesar entradas de formato largo y modalidad mixta, como colecciones enteras de documentos, varias horas de v\u00eddeo y casi cinco d\u00edas de audio”. – Informe DeepMind<\/p><\/blockquote>\n

\"Multimodalidad\"<\/p>\n

Dabbas = vag\u00f3n de tren en hindi. Demostrando la Multimodalidad y la actuaci\u00f3n Multiling\u00fce.<\/em><\/p>\n

La multimodalidad tambi\u00e9n nos permite utilizar los LLM como sustitutos de otros servicios especializados. Por ejemplo OCR o Web Scraping. \"OCR<\/p>\n

Extrae f\u00e1cilmente datos de p\u00e1ginas web y transf\u00f3rmalos.<\/em><\/p>\n

Velocidad<\/h2>\n

El Flash G\u00e9minis 1,5, como su nombre indica, est\u00e1 dise\u00f1ado para tener una ventaja sobre otros modelos en cuanto a tiempo de respuesta. Para el ejemplo de web scraping mencionado anteriormente, hay aproximadamente una diferencia de 2,5 segundos en el tiempo de respuesta, lo que supone casi un 40% m\u00e1s de rapidez, lo que hace que el Gemini 1.5 Flash sea una mejor opci\u00f3n para el uso de automatizaci\u00f3n o cualquier caso de uso que requiera una latencia m\u00e1s baja. \"Velocidad<\/p>\n

Algunos casos de uso interesantes de Gemini 1.5 Flash<\/h2>\n

Resumir v\u00eddeos<\/strong><\/p>\n

\n

La comprensi\u00f3n de v\u00eddeo de Gemini 1.5 Pro es lo m\u00e1s infravalorado de la IA.<\/p>\n

En ~50s, “vio” un v\u00eddeo de Youtube de 11min (~175k tokens) de los momentos m\u00e1s ic\u00f3nicos del deporte y fue capaz de enumerar perfectamente (que yo sepa) los 18 momentos. No hay otro v\u00eddeo AI tan bueno! pic.twitter.com\/LaVGR3ATfU<\/a> – Deedy (@deedydas) 5 de abril de 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n