Centro Educativo Madre Teresa de Calcuta
Informática Educativa
Google Lanza Gemini 1.5 Modelo de Inteligencia Artificial Más Grande
Hace poco más de dos meses asistimos al lanzamiento
Gemini, el modelo de inteligencia artificial “más grande y capaz de Google”. Este
movimiento se produjo en medio de una feroz competencia entre el gigante del
buscador y la compañía de IA respaldada por Microsoft, OpenAI, que impulsa el
famosísimo ChatGPT.
Ahora, el propio Sundar Pichai ha anunciado la
próxima generación de su modelo de lenguaje. Estamos hablando de Gemini 1.5,
una propuesta que promete dar un salto significativo en sus capacidades con el
claro objetivo de ponerse a la altura del modelo más famoso de la
actualidad, GPT-4. Veamos sus novedades.
Google se entusiasma en la
carrera por liderar la IA
No es ningún secreto que
Google no lo está teniendo nada fácil en la carrera por liderar el mundo de la
inteligencia artificial. Si bien la compañía de Mountain View tiene bajo su
paraguas a algunos de los laboratorios
de investigación de este sector más reputados, sus
intentos por posicionarse no parecen estar dando los resultados esperados.
Gemini 1.5, aparentemente,
busca llevar lo mejor de Google en este campo tan competitivo a usuarios,
desarrolladores y empresas. El modelo está llegando inicialmente a estos dos
últimos grupos, con un lanzamiento previsto para dentro de poco tiempo para el
público en general. Esto quiere decir que pronto podríamos utilizarlo.
Cuando hablamos de Gemini, en cualquiera de sus
versiones, nos encontramos con tres ediciones diferentes. Nano,
que ha sido diseñada para ejecutarse localmente dentro de un dispositivo; Pro,
que es la versión gratuita disponible para todos los usuarios, y Ultra, que se
presenta como Gemini Advance y se accede a ella pagando.
Una de las mejoras más notables de Gemini 1.5 es que
su edición Pro está a la altura de edición
Ultra de Gemini 1.0 (la más avanzada hasta hace minutos). En
otras palabras, los usuarios tendremos a nuestra disposición un modelo avanzado
cuya barrera de acceso era la suscripción Google One AI Premium de
19,99 dólares al mes.
Gemini 1.5, al igual que la
versión anterior, es multimodal. Esto quiere decir que tiene capacidades que
van más allá de lo simplemente textual. Puede, por ejemplo, entender imágenes. Ahora bien, este modelo llega con una arquitectura
mejorada denominada Mixture-of-Experts (MoE), como la que anteriormente hemos
visto en el modelo Mixtral de Mistral AI.
La principal ventaja de los
MoE es que adoptan un enfoque mucho más eficiente para modelos grandes de
lenguaje. Con el enfoque anterior, cuando había una pregunta, en líneas
generales, todo el
modelo se ponía a trabajar para brindarnos una respuesta.
Ahora, Gemini 1.5 tiene “expertos” que se activan según el tipo de consulta que
hagamos.
Así que, si estamos haciendo consultas relacionadas a temas literarios, solo se activarán los expertos literarios del modelo. Otros expertos, como los que están especializados en la programación, el reconocimiento de imágenes y demás tareas no estarán activos. Esto supone un ahorro importante a nivel de inferencia y promete ser mucho más rápido para los usuarios.
Otra de las mejoras notables
que llegan con Gemini 1.5 es su ventana de contexto. El nuevo modelo de
Google llega con una ventana de contexto estándar de 128.000 tokens,
aunque “un grupo limitado de desarrolladores y clientes empresariales” tendrán
acceso a una ventana de contexto de 1 millón de tokens a través de las
herramientas AI Studio y Vertex AI.
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Si comparamos esto con la
propuesta de OpenAI identificamos una mejora notable. La versión estándar de GPT-4 ofrece una ventana
de contexto de 8.000 tokens, aunque también hay una versión especial de 32.000
tokens y la llamada GPT-4 Turbo de 128.000 tokens. Estas
últimas también limitadas a desarrolladores o clientes empresariales de pago.
Los tokens son la forma que
tenemos de medir la cantidad de información que el modelo de inteligencia
artificial puede recibir de una vez, algo así como leer varias páginas de un
libro al instante. A mayor cantidad de tokens, mayor cantidad de datos podremos
suministrar. 1 millón de tokens, según Google, equivale a 1 hora de vídeo, 11
horas de audio o 700.00 palabras de texto.
Fuente Bibliográfica:
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