Gemini: El último desafío de Google a GPT-4

¡Hoy tengo algo que simplemente te volará la cabeza! Google se está preparando para revolucionar por completo la industria con este nuevo AI en el que han estado trabajando, y se llama Gemini. Es algo realmente avanzado que rivaliza con GPT-3.5 y el poderoso GPT-4 en términos de comprensión y generación de lenguaje natural. Créeme, no querrás perderte esto, así que asegúrate de quedarte hasta el final del artículo.

¿Qué es Gemini?

Gemini es el último proyecto de Google en el mundo de los modelos de lenguaje grandes. El nombre completo es Generalized Multimodal Intelligence Network, y básicamente es un sistema AI mega potente que puede manejar múltiples tipos de datos y tareas simultáneamente. Estamos hablando de texto, imágenes, audio, video e incluso modelos 3D y gráficos. Además, puede realizar tareas como responder preguntas, resumir, traducir, subtitular, análisis de sentimientos, entre otros.

Lo más interesante de Gemini es que no es solo un modelo único, sino una red completa de modelos que trabajan juntos para ofrecer los mejores resultados posibles.

¿Cómo funciona Gemini?

Bueno, Gemini utiliza una arquitectura completamente nueva que combina dos componentes principales: un codificador multimodal y un decodificador multimodal. El trabajo del codificador es convertir diferentes tipos de datos en un lenguaje común que el decodificador pueda entender. Luego, el decodificador toma el control y genera salidas en diferentes modalidades basadas en las entradas codificadas y la tarea en cuestión.

Por ejemplo, si la entrada es una imagen y la tarea es generar una leyenda, el codificador convertiría la imagen en un vector que captura todas sus características y significado, y el decodificador generaría una descripción de la imagen en forma de texto.

Ventajas de Gemini

Lo que distingue a Gemini y lo hace especial son varias ventajas en comparación con otros grandes modelos de lenguaje como GPT-4.

En primer lugar, es más adaptable y puede manejar cualquier tipo de dato y tarea sin necesidad de modelos especializados o ajustes finos. También puede aprender de cualquier dominio y conjunto de datos sin estar limitado por categorías o etiquetas predefinidas. Comparado con otros modelos entrenados en dominios o tareas específicas, Gemini puede abordar escenarios nuevos e inéditos de manera mucho más eficiente.

Otra ventaja es su eficiencia en general. Utiliza menos recursos computacionales y memoria que otros modelos que deben tratar con múltiples modalidades por separado. Además, emplea una estrategia de entrenamiento distribuido, lo que significa que puede aprovechar al máximo múltiples dispositivos y servidores para acelerar el proceso de aprendizaje.

Lo mejor de todo es que Gemini puede escalar a conjuntos de datos y modelos más grandes sin comprometer su rendimiento o calidad, lo cual es bastante impresionante.

Tamaño y complejidad de Gemini

Una de las métricas comunes para medir un gran modelo de lenguaje es la cantidad de parámetros que tiene. Los parámetros son variables numéricas que sirven como el conocimiento aprendido del modelo, permitiéndole hacer predicciones y generar texto en función de la entrada que recibe. En general, más parámetros significa más potencial de aprendizaje y generación de resultados diversos y precisos.

GPT-4 tiene un billón de parámetros, lo cual es aproximadamente seis veces más grande que GPT-3.5 con sus 175 mil millones de parámetros. Para Gemini, Google ha mencionado que hay cuatro tamaños disponibles: Gecko, Otter, Bison y Unicorn. Aunque no han proporcionado el recuento exacto de parámetros para cada tamaño, podemos suponer que Unicorn es el más grande y probablemente tenga una cantidad similar a GPT-4, o tal vez un poco menos.

La interactividad y creatividad de Gemini

Antes de mostrarte algunos ejemplos de lo que Gemini puede hacer, debo mencionar que es más interactivo y creativo que otros modelos de lenguaje grandes. Puede generar salidas en diferentes modalidades según las preferencias del usuario e incluso puede crear salidas novedosas y diversas que no están limitadas por datos o plantillas existentes.

Por ejemplo, Gemini podría generar imágenes o videos originales basados en descripciones de texto o bocetos. También puede crear historias o poemas basados en imágenes o clips de audio. Esta capacidad de Gemini lo hace realmente impresionante.

Las habilidades variadas de Gemini

Ahora hablemos de algunas de las habilidades específicas de Gemini que lo diferencian y le permiten realizar tareas más variadas y extensas que GPT-4.

Una de las cosas que Gemini puede hacer es responder preguntas multimodales. Esto ocurre cuando haces una pregunta que involucra múltiples tipos de datos, como texto e imágenes. Por ejemplo, podrías preguntar «¿Quién es el autor de este libro?» mientras muestras una imagen de la portada del libro. Gemini puede responder a estas preguntas combinando su capacidad de comprender tanto el texto como las imágenes.

Otra función interesante es la capacidad de realizar resúmenes multimodales. Imagina que tienes información compuesta por diferentes tipos de datos, como texto y audio. Por ejemplo, puedes querer resumir un episodio de un podcast o un artículo de noticias generando un resumen en forma de texto corto o un resumen de audio. Gemini puede hacer todo eso al combinar sus habilidades en comprensión textual y auditiva.

Además, Gemini puede realizar traducciones multimodales. Esto ocurre cuando necesitas traducir una pieza de información que involucra múltiples tipos de datos, como texto y video. Supongamos que tienes una conferencia en video o un avance de una película para el cual necesitas generar subtítulos en otro idioma. Gemini puede lograrlo combinando sus habilidades en traducción textual y visual.

Otra función importante es la generación multimodal. Esto ocurre cuando deseas generar una pieza de información que involucra múltiples tipos de datos, como texto e imágenes. Por ejemplo, puedes querer generar una imagen basada en una descripción de texto o un boceto, o tal vez deseas generar un texto basado en una imagen o un clip de video. Nuevamente, Gemini puede hacer esto al combinar sus habilidades en generación textual y visual.

Pero lo que realmente me impresiona es la capacidad de razonamiento multimodal de Gemini. Básicamente, puede combinar información de diferentes tipos de datos y tareas para realizar suposiciones. Por ejemplo, si le muestras un fragmento de una película, utilizando el razonamiento multimodal, Gemini puede responder preguntas complejas como «¿Cuál es el tema principal de esta película?» al sintetizar información de múltiples modalidades. Esto permite a Gemini detectar patrones recurrentes, comprender cómo los personajes interactúan entre sí y encontrar mensajes o significados ocultos en una película. Honestamente, esto me deja completamente impresionado.

Estos son solo algunos ejemplos de lo que Gemini puede hacer. Hay muchísimo más potencial aquí que no puedo cubrir en este artículo, pero espero que estés comenzando a ver cuán increíblemente poderosa y versátil es esta tecnología.

El futuro de la IA con Gemini

En términos del futuro de la IA, es bastante evidente que Google probablemente desafiará a GPT-4 e incluso a GPT-5 en los próximos años con este enfoque multimodal. Esto también significa que es probable que veamos más aplicaciones y servicios que aprovechen las capacidades de Gemini para brindar mejores experiencias de usuario y soluciones.

Por ejemplo, podríamos ver asistentes personales más personalizados que puedan comprender y responder en diferentes modalidades. También podríamos ver herramientas creativas que nos ayuden a generar contenido o ideas en diferentes modalidades.

Bueno, eso es todo lo que tengo que decir sobre Gemini de Google. Quiero dejar claro que no soy un fanático loco de Google ni nada por el estilo, simplemente estoy compartiendo mis opiniones basadas en la investigación, lectura y observaciones que he realizado.