Investigando el nuevo Gemini de Google DeepMind: ¿Qué es?

La Dificultad de la IA Multimodal

Si bien la IA ha progresado en la administración de modos sensoriales singulares, aún persiste el desafío de lograr una auténtica IA multimodal. Los métodos que se emplean actualmente requieren entrenar componentes individualmente por cada modalidad para combinarlos posteriormente, aunque no siempre son eficaces para tareas que necesitan razonamientos conceptuales complicados.

Surgimiento de Gemini

Con el fin de reproducir la percepción multimodal humana, Gemini de Google ha irrumpido en la escena como un desarrollo que abre grandes expectativas. Esta creación proporciona una mirada renovada al potencial de la IA para desconstruir las complejidades de la percepción humana. Gemini se funda en un enfoque novedoso, es intrínsecamente multimodal y se entrena previamente en diversas modalidades. Mediante un ajuste más preciso con otros datos multimodales, Gemini incrementa su eficacia, mostrándose prometedor en el entendimiento y razonamiento de un abanico de entradas.

¿Qué es Gemini?

Gemini de Google, anunciado el 6 de diciembre de 2023, es una familia de modelos de IA multimodal desarrollados por la unidad Google DeepMind de Alphabet, en cooperación con Google Research. El propósito de Gemini 1.0 es comprender y generar contenido en una gama variada de tipos de datos, abarcando texto, audio, imágenes y video.

Una de las características que sobresale en Gemini es su multimodalidad nativa, lo que lo distingue de los modelos de IA multimodal convencionales. Esta singular competencia le facilita procesar y razonar sin complicaciones datos de diferentes tipos de información como son el audio, imágenes o texto. Especialmente, Gemini dispone de razonamiento intermodal, permitiéndole interpretar anotaciones manuscritas, gráficos y diagramas para resolver problemas complejos. Su arquitectura acepta la ingesta directa de texto, imágenes, señales de audio y cuadros de video como secuencias de datos entrelazados.

La Familia Gemini

Gemini tiene diversos modelos ajustados para casos de uso y contextos de implementación específicos. Se espera que el modelo Ultra, diseñado para tareas de alta complejidad, esté disponible a inicios de 2024. El modelo Pro enfatiza el rendimiento y escalabilidad, ideal para plataformas robustas como Google Bard. Contrario a esto, el modelo Nano está optimizado para uso en dispositivos y tiene dos versiones: Nano-1, con 1.800 millones de parámetros, y Nano-2, con 3.250 millones de parámetros. Estos modelos Nano se adaptan perfectamente en dispositivos, incluyendo el teléfono inteligente Google Pixel 8 Pro.

Gemini contra ChatGPT

De acuerdo con datos de la empresa, los investigadores han equiparado exhaustivamente a Gemini con las variantes de ChatGPT, donde Gemini ha demostrado superar a ChatGPT 3.5 en pruebas generalizadas. Gemini Ultra destaca en 30 de 32 referencias ampliamente aplicadas en la investigación de grandes modelos de lenguajes. Con una calificación del 90,0 % en MMLU (Comprensión Masiva de Lenguajes Multitarea), Gemini Ultra supera a los expertos humanos y muestra su habilidad en la comprensión masiva de lenguajes multitarea. La MMLU está conformada por una combinación de 57 materias como matemáticas, física, historia, derecho, medicina y ética para evaluar tanto el conocimiento global como la capacidad para resolver problemas. Por estar entrenado para ser multimodal, Gemini puede manejar diferentes tipos de medios, lo que lo diferencia en el competido mundo de la IA.

Usos Prácticos

La aparición de Gemini ha llevado a la propuesta de una serie de usos prácticos, algunos de los cuales son los siguientes:

• Razonamiento multimodal avanzado: Gemini se destaca en el razonamiento multimodal avanzado, reconociendo y comprendiendo simultáneamente texto, imágenes, audio y más. Este enfoque integral fortalece su habilidad para captar información matizada y resaltar en la explicación y razonamiento, especialmente en materias complejas como matemáticas y física.
• Programación de computadoras: Gemini es excelente en la comprensión y generación de programas de computadora de alta calidad en lenguajes utilizados ampliamente. También puede ser empleado como motor para sistemas de codificación más avanzados, como se demuestra en la resolución de problemas de programación competitivos.
• Transformación del diagnóstico médico: las habilidades de Gemini para procesar datos multimodales podrían marcar un punto de inflexión en el diagnóstico médico, potencialmente mejorando los procesos de toma de decisiones al ofrecer acceso a diversas fuentes de datos.
• Transformación de la previsión financiera: Gemini modifica la previsión financiera interpretando variados datos en informes financieros y tendencias del mercado, suministrando información rápida para la toma de decisiones informada.

Desafíos Pendientes

Aunque Gemini de Google ha obtenido avances notables en el progreso de la IA multimodal, enfrenta retos determinados que necesitan una consideración meticulosa. Dado su amplio entrenamiento en datos, es vital abordarlo con precaución para garantizar el uso responsable de los datos del usuario, atendiendo las preocupaciones de privacidad y derechos de autor. Los sesgos potenciales en los datos de entrenamiento también plantean problemas de equidad, lo que requiere pruebas éticas antes de cualquier revelación pública para minimizar dichos sesgos. Además, existen preocupaciones sobre el uso potencial indebido de modelos de IA poderosos como Gemini para ataques cibernéticos, lo que resalta la importancia de un despliegue responsable y una supervisión continua en el entorno cambiante de la IA.

Futuro Desarrollo de Gemini

Google ha reafirmado su compromiso de mejorar Gemini, potenciándolo para futuras versiones con avances en planificación y memoria. Además, la empresa tiene la intención de ampliar la ventana contextual, permitiendo a Gemini procesar aún más información y brindar respuestas más matizadas. Mientras aguardamos avances potenciales, las habilidades únicas de Gemini ofrecen perspectivas alentadoras para el futuro de la IA.

Gemini de Google DeepMind representa un cambio de juego en la integración de la IA, superando los modelos tradicionales. Con su multimodalidad nativa y razonamiento intermodal, Gemini destaca en tareas complejas. A pesar de los desafíos, sus aplicaciones en razonamiento avanzado, programación, diagnóstico y transformación de pronósticos financieros realzan su potencial. Mientras que Google sigue comprometido con su desarrollo futuro, el impacto de Gemini está cambiando silenciosamente el paisaje de la IA, dando inicio a una nueva era en capacidades multimodales.