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El 6 de diciembre de 2023 será un día especial en la historia de Google, pues se trata de la fecha en que fue lanzado Gemini, su más grande modelo de Inteligencia Artificial (IA).

A través de su blog corporativo, Sundar Pichai, CEO de Google y Alphabet, anunció el lanzamiento de la primera etapa de este proyecto que aún se encuentra en desarrollo, pero que buscará no solo competir, sino desbancar a ChatGPT de OpenAI.

1. ¿Qué es Gemini?

Gemini de Google es un modelo de lenguaje factual de gran tamaño entrenado en un conjunto de datos masivo de texto y código.

Se trata de un modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Google DeepMind. Representa un enfoque multimodal y flexible, diseñado para mejorar la manera en que la tecnología se integra en la vida cotidiana y el desarrollo empresarial. Este modelo destaca por su capacidad para gestionar y analizar información eficientemente, abarcando múltiples formatos como texto, código, audio, imagen y video.

Desde ya, se considera a Gemini como un rival del modelo de lenguaje GPT-4 de OpenAI.

Gemini es más grande que GPT-4, con 1.6 billones de parámetros frente a los 1.5 billones de GPT-4. Esto significa que Gemini tiene más capacidad para aprender y comprender el lenguaje.

2. ¿Por qué es tan relevante Gemini para Google y la Inteligencia Artificial?

Gemini es relevante para Google por varias razones. En primer lugar, es una herramienta poderosa que puede utilizarse para mejorar una amplia gama de productos y servicios. Por ejemplo, Gemini podría utilizarse para mejorar la precisión y la naturalidad de los asistentes virtuales de Google, como Google Assistant y Chat. También podría servir para mejorar la calidad de las traducciones de Google Translate.

En segundo lugar, Gemini es un importante avance en el desarrollo de la inteligencia artificial. Es un modelo de lenguaje factual de gran tamaño, lo que significa que está entrenado en un conjunto de datos masivo de texto y código. Esto le da una capacidad sin precedentes para aprender y comprender el lenguaje.

El desarrollo de Gemini es un hecho importante para Google y para el desarrollo de la inteligencia artificial en general. A decir de la empresa, se trata de una herramienta poderosa que tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología.

Aquí hay algunos ejemplos específicos de cómo Gemini puede optimizar los productos y servicios que ofrece Google:

  • Asistentes virtuales: puede mejorar la capacidad de los asistentes virtuales de Google para entender y responder a las preguntas de los usuarios.
  • Traductores automáticos: podría utilizarse para traducir idiomas de forma más precisa y fluida, incluso cuando se trata de idiomas con estructuras gramaticales muy diferentes.
  • Productos de búsqueda: puede servir para mejorar los resultados de búsqueda de Google. Por ejemplo, utilizarse para generar resúmenes más completos y precisos de los resultados de búsqueda, o para proporcionar recomendaciones de contenido más relevantes para los usuarios.
  • También podría ser utilizado por otras empresas y organizaciones para mejorar sus productos y servicios. Por ejemplo, Gemini podría utilizarse para crear chatbots más naturales, generar contenido creativo más original o incluso escribir código más eficiente.

3. ¿Para qué sirve Gemini?

  • Generar texto
  • Traducir idiomas
  • Escribir diferentes tipos de contenido creativo
  • Responder a preguntas de forma informativa
  • Crear chatbots más naturales
  • Generar contenido creativo más original
  • Escribir código más eficiente
  • Mejorar los resultados de búsqueda
  • Desarrollar nuevos productos y servicios

Gemini sirve como un asistente avanzado en áreas como la ciencia, finanzas y programación. Su capacidad para entender, explicar y generar código de alta calidad en lenguajes de programación populares lo posiciona como una herramienta fundamental en el mundo de la codificación.

Además, su integración en productos de Google como el asistente digital Bard y el smartphone Pixel 8 Pro indica su utilidad práctica en aplicaciones cotidianas y empresariales.

4. Versiones de Gemini

Las diferentes versiones de Gemini, el modelo de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind, se han diseñado para adaptarse a diversos usos y capacidades de dispositivos. Estas versiones incluyen:

Gemini 1.0

  • Número de parámetros: 1.6 billones
  • Conjunto de datos de entrenamiento: 1.56 billones de palabras
  • Fecha de lanzamiento: Diciembre de 2023
  • Ejecución: En la nube

Gemini 1.0 es la versión inicial de Gemini. Tiene un gran poder de procesamiento y puede aprender y comprender el lenguaje de forma compleja. Es adecuado para una amplia gama de aplicaciones, como asistentes virtuales, chatbots y herramientas de traducción.

Gemini Nano

  • Número de parámetros: 100 mil millones
  • Conjunto de datos de entrenamiento: 1.56 billones de palabras
  • Fecha de lanzamiento: Diciembre de 2023
  • Ejecución: En el dispositivo

Gemini Nano es una versión más pequeña y ligera de Gemini 1.0. Tiene un menor poder de procesamiento, pero es más eficiente y adecuado para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido y eficiente, como asistentes virtuales y chatbots.

Gemini Ultra

  • Es una versión experimental que está aún en desarrollo. Es sometida a pruebas y controles de confianza con un grupo selecto de especialistas.
  • Tiene un número de parámetros mucho mayor que las versiones anteriores de Gemini, con 100 billones de parámetros. Esto le da  una capacidad sin precedentes para aprender y comprender el lenguaje.
  • Esta es la versión más avanzada de Gemini, diseñada para tareas de inteligencia artificial de alto rendimiento.
  • Está optimizada para complejos procesos de razonamiento multimodal, lo que le permite analizar y comprender grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
  • Gemini Ultra es especialmente útil en campos que requieren un análisis de datos intenso y sofisticado, como la ciencia y la programación avanzada.
  • Será lanzada de manera gradual, solo a “clientes selectos”

Gemini Pro

  • Número de parámetros: Hasta 100 billones
  • Conjunto de datos de entrenamiento: Personalizado
  • Fecha de lanzamiento: 2023
  • Ejecución: En la nube
  • Costo: Basado en suscripción

Gemini Pro es una versión comercial de Gemini que está diseñada para empresas. Ofrece un mayor poder de procesamiento, acceso a conjuntos de datos personalizados y soporte técnico dedicado de Google.

TABLA. LAS DIFERENTES VERSIONES DE GEMINI

CaracterísticaGemini 1.0Gemini NanoGemini ProGemini Ultra
Número de parámetros1.6 billones100 mil millonesHasta 100 billones100 billones
Conjunto de datos de entrenamiento1.56 billones de palabras1.56 billones de palabrasPersonalizado100 billones de palabras
Fecha de lanzamientoDiciembre de 2023Diciembre de 202320232025
EjecuciónEn la nubeEn el dispositivoEn la nubeEn la nube
CostoGratuitoGratuitoBasado en suscripción—-

5. Diferencias con Bard

Las principales diferencias entre Gemini y Bard son las siguientes:

  • Tamaño: Gemini tiene un tamaño mucho mayor que Bard. Gemini 1.0 tiene 1.6 billones de parámetros, mientras que Bard tiene 137 mil millones. Esto significa que Gemini tiene un mayor poder de procesamiento y puede aprender y comprender el lenguaje de forma más compleja.
  • Conjunto de datos de entrenamiento: Gemini está entrenado en un conjunto de datos masivo de texto y código, mientras que Bard está entrenado en un conjunto de datos de texto. Esto significa que Gemini tiene una comprensión más profunda del lenguaje, incluyendo su estructura y significado.
  • Capacidad multimodal: Gemini es multimodal, lo que significa que puede entender y generar texto, código, imágenes y audio. Bard es un modelo de lenguaje factual, lo que significa que está especializado en generar texto.
  • Ejecución: Gemini se ejecuta en la nube, mientras que Bard se puede ejecutar en la nube o en el dispositivo. Esto significa que Gemini es más adecuado para aplicaciones que requieren un gran poder de procesamiento, mientras que Bard es más adecuado para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido y eficiente.

En general, Gemini es un modelo de lenguaje más potente que Bard. Gemini tiene un mayor tamaño, un conjunto de datos de entrenamiento más completo y una capacidad multimodal. Sin embargo, Bard es más eficiente y adecuado para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido y eficiente.

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