Google Gemini: Todo lo que necesitas saber sobre la nueva plataforma de IA generativa
Google Gemini: Todo lo que necesitas saber sobre la nueva plataforma de IA generativa
Google Gemini representa un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial multimodal. Esta plataforma, desarrollada por Google, ofrece capacidades avanzadas para comprender y generar texto, imágenes, audio y mucho más.
En el siguiente artículo del blog de Agencia Vilo explicaremos qué es y cómo funciona Google Gemini, sus distintas versiones y cómo se puede utilizar en diferentes partes del mundo, incluyendo España.
Según Harry Guinness en su redaccional “What is Google Gemini” publicado en Zapier, desde sus capacidades de procesamiento de datos hasta su disponibilidad para desarrolladores y usuarios finales, Gemini marca un hito en la convergencia de diferentes modalidades de información en un único sistema inteligente.
¿Qué es la plataforma Gemini?
Tal y como explica el propio Google en su artículo “Introducing Gemini: our largest and most capable AI model”, la plataforma Gemini es una familia de modelos de IA desarrollada por ellos, que incluye un chatbot de IA conocido anteriormente como Bard.
A diferencia de otros modelos de lenguaje como GPT de OpenAI, esta herramienta tiene la capacidad única de entender y generar texto, así como de comprender y combinar otros tipos de información como imágenes, audio, vídeos y código de manera nativa.
Esto significa que puede responder preguntas complejas que involucren varios tipos de datos, como describir una fotografía o responder a consultas basadas en contenido multimedia.
Los modelos Gemini utilizan una arquitectura transformadora similar a la de otros modelos de lenguaje, y se basan en estrategias como el preentrenamiento y el ajuste fino para mejorar su desempeño.
Sin embargo, la distinción clave se basa en que se entrena simultáneamente en múltiples tipos de datos, lo que le permite tener una comprensión más profunda y holística de la información. Por ejemplo, al entrenarse en imágenes y texto al mismo tiempo, puede captar las connotaciones y contextos complejos que surgen de la combinación de ambos.
Aunque Gemini ofrece características innovadoras, no es el único modelo multimodal en el mercado. OpenAI también ha desarrollado GPT-4 Vision (GPT-4V), que combina capacidades de procesamiento de imágenes con las habilidades de generación de lenguaje de GPT-4.
A pesar de esto, la plataforma de Google destaca por su enfoque integrado en el entrenamiento simultáneo de diferentes tipos de datos, lo que le proporciona una comprensión más completa y versátil de la información.
¿Qué hace Google Gemini?
Google Gemini es una plataforma desarrollada por equipos colaborativos en Google, incluyendo Google Research, con el objetivo de ser multimodal, lo que significa que puede comprender, operar y combinar diversos tipos de información, como texto, código, audio, imagen y vídeo.
Es conocido como el modelo más flexible de Google hasta la fecha, diseñado para funcionar eficientemente en una variedad de entornos, desde centros de datos hasta dispositivos móviles.
Gemini 1.0, la primera versión de esta plataforma, ha sido optimizada para tres tamaños diferentes:
- Gemini Ultra: este es el modelo más grande y capaz, ideal para tareas altamente complejas que requieren un procesamiento extenso de datos.
- Gemini Pro: se trata de la versión intermedia, diseñada para escalar a través de una amplia gama de tareas, ofreciendo un equilibrio entre capacidad y eficiencia.
- Gemini Nano: es el más eficiente, optimizado para tareas en dispositivos con recursos limitados, ofreciendo un rendimiento óptimo incluso en entornos con restricciones de contenido.
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Actuación de última generación
La actuación de última generación de los modelos Gemini ha sido sometida a rigurosas pruebas y evaluaciones en una amplia gama de tareas, desde comprensión de imagen, audio y vídeo hasta razonamiento matemático.
El rendimiento de Gemini Ultra ha demostrado superar los resultados actuales de última generación en 30 de los 32 puntos de referencia académicos ampliamente utilizados en la investigación y desarrollo de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
Con una impresionante puntuación del 90,0%, Gemini Ultra se destaca como la primera versión que supera a los expertos humanos en MMLU (comprensión masiva del lenguaje multitarea).
Este punto de referencia, que abarca 57 materias como matemáticas, física, historia, derecho, medicina y ética, evalúa tanto el conocimiento del mundo como las habilidades de resolución de problemas.
La innovadora aproximación de Gemini a la MMLU permite al modelo utilizar sus capacidades de razonamiento para considerar cuidadosamente antes de responder preguntas difíciles, lo que conduce a mejoras significativas sobre las respuestas basadas únicamente en la primera impresión.
Además, también ha alcanzado una puntuación de última generación del 59,4% en el nuevo punto de referencia de MMMU, que se centra en tareas multimodales que requieren razonamiento deliberado en diferentes dominios.
En las pruebas de puntos de referencia de imagen, la herramienta ha superado a modelos anteriores de última generación, destacando su capacidad multimodal sin depender de sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer texto de imágenes para su procesamiento posterior.
Estos resultados subrayan las habilidades de razonamiento más complejas de Gemini y su capacidad para comprender y procesar información en múltiples modalidades de manera nativa.
Capacidades de próxima generación
Las capacidades de próxima generación de los modelos Gemini representan un cambio fundamental en el enfoque tradicional para crear modelos multimodales.
Mientras que los métodos convencionales implican entrenar componentes separados para diferentes modalidades y luego fusionarlos para aproximarse a la funcionalidad deseada, los modelos resultantes a menudo carecen de habilidades para razonamientos conceptuales y complejos.
En contraste, Gemini ha sido diseñado para ser multimodal de forma nativa, lo que significa que es entrenado desde cero en diferentes variantes desde el principio.
Posteriormente, se ajusta con datos multimodales adicionales para mejorar aún más su eficacia.
Esta metodología única permite a Gemini comprender y razonar sobre una variedad de entradas sin problemas, superando a los modelos multimodales tradicionales en una amplia gama de dominios.
Las aptitudes de vanguardia se destacan especialmente en su capacidad para manejar tareas complejas y conceptuales, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para comprender y procesar información en múltiples modalidades de manera integral y fluida.
Razonamiento sofisticado
Las sofisticadas capacidades de razonamiento multimodal de Gemini 1.0 lo destacan como un recurso invaluable para comprender tanto la información escrita como la visual en contextos complejos.
Esta habilidad excepcional lo posiciona como un experto en la identificación de conocimientos que pueden pasar desapercibidos entre grandes volúmenes de referencias.
La capacidad destacada de Gemini para extraer información de una gran cantidad de documentos a través de procesos de lectura, filtrado y comprensión de datos promete facilitar avances significativos a velocidades digitales en una amplia gama de campos, desde la ciencia hasta las finanzas.
Esta facultad para procesar información compleja y discernir patrones en datos diversos lo convierte en una herramienta invaluable para la investigación y el desarrollo en diversas disciplinas.
Comprender el texto, las imágenes, el audio y más
Gemini 1.0 ha sido entrenado para captar una amplia gama de modalidades, incluyendo texto, imágenes, audio y más, de manera simultánea.
Esta capacidad integrada le permite tener una comprensión más completa y matizada de la información, lo que lo hace especialmente hábil para responder preguntas relacionadas con temas complejos.
Su habilidad para interpretar y procesar información de múltiples fuentes lo posiciona como un recurso invaluable para explicar el razonamiento detrás de materias difíciles como las matemáticas y la física.
Codificación avanzada
La codificación avanzada es uno de los puntos fuertes de Gemini, la primera versión de la plataforma que comprende, explica y genera código de alta calidad en una variedad de lenguajes de programación, como Python, Java, C++ y Go.
Esta capacidad multifacética, combinada con su habilidad para razonar sobre información compleja, lo posiciona como uno de los principales modelos fundamentales para la codificación en el mundo.
Gemini Ultra destaca en varios puntos de referencia de codificación, incluyendo HumanEval, un estándar de la industria para evaluar el rendimiento en tareas de codificación, y Natural2Code, un conjunto de datos interno que utiliza fuentes generadas por el autor en lugar de información basada en la web.
Además, Gemini se ha utilizado como motor para sistemas de codificación más avanzados, como AlphaCode, el primer sistema de generación de código de IA que alcanza un nivel competitivo de rendimiento en competiciones de programación.
Una versión especializada de Gemini se empleó para crear AlphaCode 2, un sistema de generación de código aún más avanzado, que sobresale en la resolución de problemas de programación competitiva que implican matemáticas complejas y ciencias de la computación teórica.
Cuando se compara con AlphaCode original, el segundo muestra mejoras significativas, resolviendo casi el doble de problemas y superando el rendimiento del 85 % de los participantes en la competición, en comparación con el 50 % para AlphaCode.
Los programadores que colaboran con AlphaCode 2 definiendo ciertas propiedades para que las muestras de código sigan, experimentan un rendimiento aún mejor.
La empresa está entusiasmada con la creciente adopción de modelos de IA altamente capaces como herramientas de colaboración para los programadores.
Estos modelos pueden ayudar a razonar sobre problemas, proponer diseños de código y facilitar la implementación, lo que permite a los desarrolladores lanzar aplicaciones y diseñar mejores servicios de manera más rápida y eficiente.
Más fiable, escalable y eficiente
Gemini 1.0 fue entrenado a gran escala utilizando la infraestructura optimizada para IA de Google, que incluye las unidades de procesamiento de tensores (TPU) v4 y v5e diseñadas internamente.
Este modelo fue concebido para ser el más confiable, escalable y eficiente tanto en el entrenamiento como en el despliegue.
En los TPU, Gemini supera significativamente la velocidad de modelos anteriores, incluso aquellos de menor capacidad.
Estas unidades de procesamiento de IA especializadas han sido fundamentales en los productos impulsados por IA de Google, que atienden a miles de millones de usuarios, como Search, YouTube, Gmail, Google Maps, Google Play y Android, y han permitido a empresas de todo el mundo entrenar modelos de IA a gran escala de manera rentable.
Recientemente, se anunció el lanzamiento del Cloud TPU v5p, el sistema de TPU más potente, eficiente y escalable hasta la fecha, diseñado específicamente para entrenar modelos de IA de vanguardia.
Esta próxima generación de TPU acelerará aún más el desarrollo de Gemini y facilitará a los desarrolladores y clientes empresariales el entrenamiento de modelos de IA generativa a gran escala de manera más rápida.
Esto permitirá que los nuevos productos y capacidades lleguen a los clientes en un tiempo récord.
¿Cómo usar Gemini en Google?
Gemini se utiliza en Google como un modelo de IA multimodal que ha revolucionado el enfoque tradicional.
Antes de Gemini, la mayoría de los modelos multimodales se construían combinando varios ejemplos de IA entrenados por separado.
Con Gemini, Google pudo crear un modelo multimodal de forma nativa. Este fue preentrenado en un conjunto de datos que incluía billones de fichas de texto, imágenes, vídeos y audio, desde el inicio y simultáneamente.
Luego, se ajustó aún más utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) para mejorar su capacidad de generar respuestas precisas y coherentes.
Aunque Google no especifica la fuente exacta de todos los datos de entrenamiento, es probable que incluya archivos de sitios web como Common Crawl, bases de datos de imágenes y texto como LAOIN-5B, así como fuentes de datos propietarias como Google Books.
Al entrenar todas sus modalidades simultáneamente, Gemini puede comprender y razonar sobre una amplia variedad de entradas desde cero. Por ejemplo, puede interpretar gráficos junto con sus subtítulos, leer texto en imágenes y combinar información de diferentes modalidades de manera coherente.
Esto permite que los modelos Gemini respondan a las consultas utilizando tanto texto como imágenes generadas de forma creativa.
Además de su capacidad para comprender diferentes tipos de entradas, la generación de texto con Gemini sigue el mismo principio que con cualquier otro modelo de IA. Su red neuronal intenta generar texto coherente basado en los datos de entrenamiento que ha recibido en el pasado.
Gemini se adapta a diferentes aplicaciones según sus versiones. Por ejemplo, la versión Gemini Pro se ajusta para funcionar como un chatbot interactivo, mientras que la versión Gemini Nano se incrusta en aplicaciones específicas como la aplicación Recorder de Pixel 8 Pro para crear resúmenes de texto a partir de transcripciones generadas automáticamente.
¿Cuándo se podrá utilizar Gemini en España?
Gemini, la plataforma de inteligencia artificial de Google, está disponible para su uso en España a través de varias vías.
Gemini Pro y Ultra pueden ser experimentados en aplicaciones Gemini, y también se encuentran en vista previa a través de una API en Vertex AI, la cual está disponible en Europa, incluyendo España.
Esto permite a desarrolladores y usuarios en España acceder a las capacidades avanzadas de Gemini para desarrollar aplicaciones y servicios basados en inteligencia artificial.
¿Dónde puedo descargar Gemini?
Gemini Pro y Ultra están disponibles para su experiencia en las aplicaciones Gemini, donde están disponibles para responder consultas en varios idiomas.
También se puede acceder a estas versiones en vista previa a través de una API en Vertex AI.
Por el momento, esta API es de uso gratuito «dentro de los límites» y es compatible con ciertas regiones, como Europa, ofreciendo funcionalidades como la capacidad de chat y filtrado.
Además, Gemini Pro y Ultra se pueden encontrar en AI Studio, un servicio que permite a los desarrolladores iterar avisos y chatbots basados en Gemini, obtener claves de API para su integración en sus aplicaciones, o exportar el código a un entorno de desarrollo integrado (IDE) con más funcionalidades.
Duet AI for Developers, el conjunto de herramientas de asistencia impulsadas por IA de Google para la finalización y generación de código, ahora utiliza modelos Gemini.
Además, Google ha incorporado modelos Gemini en sus herramientas de desarrollo para la plataforma de desarrollo móvil Chrome y Firebase.
En cuanto a Gemini Nano, esta versión está presente en el Pixel 8 Pro y se espera que esté disponible en otros dispositivos en el futuro.
Los desarrolladores interesados en incorporar este modelo en sus aplicaciones Android pueden registrarse para obtener más información sobre su disponibilidad y posibilidades de integración.
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- Escrito por Mireia Giménez
