Google ha desarrollado Gemini, una avanzada inteligencia artificial destinada a suceder al modelo PaLM. Este sistema de IA es crucial para la operación de asistentes conversacionales como ChatGPT y Bard, siendo un compendio de algoritmos que facilitan la existencia de estos servicios de chat.

Gemini destaca por su capacidad de superar a la tecnología detrás de ChatGPT4 en su lanzamiento, aunque es importante mencionar que OpenAI, creadores de ChatGPT, continúa mejorando sus modelos. Lo que hace a Gemini especialmente notable es su naturaleza multimodal, permitiéndole procesar no solo texto sino también imágenes, sonidos y código.

Índice de Contenido

Variantes de Gemini

Gemini se ofrece en cuatro variantes distintas, cada una diseñada para satisfacer necesidades específicas y con características propias.

Gemini Nano

La versión más básica, Gemini Nano, está optimizada para funcionar en dispositivos con recursos limitados como smartphones y tablets. A pesar de su tamaño reducido, es capaz de realizar tareas como traducciones, responder preguntas y generar contenido creativo. Actualmente, Gemini Nano solo se encuentra disponible en el smartphone Pixel 8 Pro de Google, aunque hay planes de expandir su disponibilidad.

Gemini

Esta variante es adecuada para dispositivos más potentes y se caracteriza por su mayor tamaño debido a un número ampliado de parámetros. Gemini se distingue por ser de código abierto, lo que permite su uso, redistribución y mejora sin costo alguno.

Gemini Pro

Gemini Pro representa la versión empresarial de Gemini, destinada a desarrolladores y negocios, aunque sigue siendo gratuita para proyectos pequeños o uso individual. Esta versión incluye soporte técnico, maneja un volumen mayor de datos y ofrece un rendimiento superior, tanto en precisión como en eficiencia. Disponible en 10 idiomas, incluido el español, Gemini Pro se integra con Google Bard y Google Cloud Platform, ampliando su aplicabilidad en diversas plataformas.

Gemini Pro podría considerarse la contraparte de GPT-3.5, con la ventaja adicional de poder proporcionar información actualizada. A diferencia de GPT-3.5, que tiene datos solo hasta el 31 de diciembre de 2022, Gemini Pro se mantiene al día con los últimos desarrollos, superando así una limitación que OpenAI parece haber establecido para motivar a los usuarios a optar por GPT-4, que sí incluye datos recientes.

Gemini Ultra

Google AI ha logrado desarrollar su modelo de inteligencia artificial más sofisticado hasta la fecha con Gemini Ultra. Este modelo impresiona con un billón de parámetros, lo que le permite manejar respuestas más complejas y abordar tareas más desafiantes. Entrenado con una vasta gama de fuentes, Gemini Ultra está diseñado para proyectos de gran envergadura, diferenciándose de sus predecesores por su habilidad para:

  • Responder a consultas complejas, inusuales, abiertas o particularmente difíciles.
  • Traducir textos con una mayor fluidez y precisión.

Aunque Gemini Ultra aún está en desarrollo y Google no ha revelado muchos detalles, se anticipa que será un servicio de pago al lanzarse, integrándose posiblemente con Google Bard Advance. Hasta ahora, se considera que Gemini Ultra no solo compite sino que también supera a GPT-4 de OpenAI en varios aspectos.

Diferenciando ChatGPT, Google Bard y Google Gemini

Es crucial distinguir entre los asistentes conversacionales, como los chatbots con los que interactuamos, y la tecnología subyacente que los posibilita.

ChatGPT es un asistente conversacional creado por OpenAI, mientras que Google Bard es su equivalente desarrollado por Google AI.

Gemini, por otro lado, es un modelo de inteligencia artificial, es decir, la base tecnológica que permite la existencia de herramientas como ChatGPT y Google Bard. Anteriormente, Google Bard se basaba en el modelo de IA PaLM, pero ha sido actualizado a Gemini para mejorar y afinar las respuestas proporcionadas por Bard.

En resumen, ChatGPT es el asistente conversacional construido sobre el modelo de IA GPT-4 de OpenAI, y Google Bard es el resultado de aplicar el modelo de IA Gemini de Google.

Funcionamiento de Google Gemini

Gemini, al igual que otros modelos de IA, se entrena con una vasta colección de datos, en este caso, extraídos de internet. Estos datos se presentan a los algoritmos del modelo para que, mediante el entrenamiento, aprendan a comprender y procesar el lenguaje humano. Así, los modelos de inteligencia artificial logran generar respuestas que imitan de cerca la manera en que los humanos comunicamos.

Gemini se distingue por ser un modelo de inteligencia artificial multimodal, lo que significa que puede procesar y entender texto, audio, imágenes y código directamente, sin necesidad de extensiones adicionales. Esta capacidad lo hace singular, ya que modelos como GPT no ofrecen esta funcionalidad de manera inherente.

Cómo Acceder a Google Gemini

Aunque Google Gemini se ofrezca en español en sus versiones estándar, Pro y Nano, es posible que, debido a regulaciones específicas, no esté accesible en ciertas regiones como España o el resto de Europa. Sin embargo, esto no implica que sea imposible utilizarlo.

Para sortear restricciones geográficas, se puede emplear una VPN (red privada virtual), que permite simular una conexión desde otra ubicación, como Estados Unidos, donde Gemini sí esté disponible. De esta manera, se puede acceder a Gemini y aprovechar sus ventajas.

Si Gemini está accesible en tu región, bastará con utilizar plataformas como Google Bard o Google Cloud Platform para integrarlo en tus proyectos.

No obstante, es importante mencionar que el uso de VPN no será siempre necesario para acceder a Gemini, ya que las condiciones de disponibilidad podrían cambiar en el futuro, permitiendo un acceso más amplio a este avanzado modelo de IA.

Aspectos Destacados de Gemini de Código Abierto

Centrándonos en las características clave de Gemini, destacan su tamaño y la metodología de etiquetado utilizada.

Gemini, en su versión de código abierto, es un modelo intermedio con 1.5 mil millones de parámetros, lo que le otorga una notable habilidad para generar respuestas complejas y aprender de manera efectiva. Aunque no alcanza el tamaño de modelos más extensos como LaMDA o GPT-3, su capacidad sigue siendo impresionante.

El tamaño de un modelo de lenguaje es indicativo de su potencial para aprender, generar textos coherentes y complejos, y su precisión.

En cuanto al etiquetado, esta técnica implica clasificar los datos usados en el entrenamiento del modelo para mejorar su capacidad de distinguir entre diferentes frases, palabras y conceptos, facilitando así el aprendizaje de sus significados.

Gemini utiliza datos etiquetados tanto de código como de texto, lo que aumenta su precisión en comparación con modelos que no aplican esta estrategia.

Potencial de Gemini

Gemini tiene la capacidad de crear código, texto e imágenes, y de interpretar y explicar el contenido presentado. A través del siguiente enlace, se puede observar la amplia gama de habilidades de Gemini, incluyendo razonamiento lógico y espacial, comprensión cultural, traducción de imágenes y desarrollo de juegos, entre otras.

Aunque algunas de estas funcionalidades aún no están disponibles para el público, el video muestra el impresionante abanico de posibilidades de Gemini.

En conclusión, aunque Gemini aún está en desarrollo y no ha alcanzado todo su potencial, ya ha demostrado ser una innovación significativa en el campo de la inteligencia artificial, especialmente en su versión Nano.