Google presento Gemini pero ¿En qué se diferencia de su chatbot Bard?

La maquinaria que hace funcionar a Bard es Gemini.

En el ámbito de la inteligencia artificial generativa, ChatGPT ostenta el título indiscutible de líder absoluto, habiéndose erigido como un producto que ha marcado de manera significativa el transcurso del año 2023.

Google apuesta fuerte por la IA

Sin embargo, otras gigantes tecnológicas también buscan destacar en este campo, siendo Google una de las compañías que ha apostado considerablemente por ello a lo largo de este año con la introducción de Google Bard.

A pesar de los esfuerzos invertidos en Google Bard, no logró eclipsar a ChatGPT, llevando a la compañía a dar un paso más al frente al presentar un modelo de lenguaje (LLM) denominado ‘Gemini’.

Desarrollado por DeepMind, Gemini se presenta como una mejora sustancial con respecto a Google Bard. Surge entonces la intrigante interrogante: ¿Cuáles son las diferencias fundamentales entre el conocido Google Bard y el nuevo Gemini?

Los alcances de Gemini y Bard

Gemini, el nuevo paradigma de inteligencia artificial para Google Bard, nos invita a comprender su esencia. Todos estamos familiarizados con Google Bard como la plataforma donde ingresamos prompts que generan respuestas acordes.

Es vital reconocer que Bard no constituye la inteligencia artificial detrás de estas respuestas; más bien, sirve como una interfaz para el modelo de inteligencia artificial que reside “bajo la superficie” y que, hasta ahora, respondía al nombre de PaLM 2.

Este fenómeno es análogo a lo que ocurre en el caso de ChatGPT. A pesar de que comúnmente nos referimos a la inteligencia artificial de consumo como ‘ChatGPT’, la verdadera esencia radica en el modelo de IA, que, en el caso de OpenAI, es conocido como GPT. Se encuentran diversas versiones de este modelo, tales como GPT 3.5 o GPT-4.

Bard, el modo de acceder a Gemini

Con el lanzamiento de Gemini, Google ha oficializado que, de ahora en adelante, Bard se convertirá en la interfaz para utilizar este avanzado modelo de inteligencia artificial, el cual promete notables mejoras con respecto a su predecesor.

Esta evolución representa una mejora sustancial en las respuestas que podemos esperar obtener a través de Bard, y todo ello es resultado del arduo trabajo llevado a cabo en segundo plano.

Mejora sustancial de Bard gracias a Gemini

Considerando todo lo mencionado, es pertinente explorar las diferencias entre el Google Bard que conocíamos hasta ahora y este “nuevo” que incorpora Gemini. La mejora más destacada radica en que, con Gemini, Bard se convierte en un sistema multimodal.

Ser un sistema multimodal representa un avance sumamente intrigante, ya que nos habilitará trabajar con una variedad de entradas y salidas de datos, superando la limitación que hasta ahora existía al depender exclusivamente del texto.

Esta noticia es extraordinaria, ya que dota a Bard de una versatilidad y potencia notables, preparándolo para competir de manera más eficaz con otras inteligencias artificiales del mercado, como el destacado líder, GPT-4.

Benchmarks de Inteligencias Artificiales

Las oportunidades que se despliegan con esta capacidad son numerosas, ya que ahora podemos interactuar con código, imágenes y otros tipos de instrucciones. Este momento marca la ocasión para que los usuarios desaten su creatividad, aportando la versatilidad que este sistema multimodal ofrece.

En diversos benchmarks, se han evidenciado mejoras notables en comparación con el actual modelo de inteligencia artificial de Bard y otros competidores como GPT-4.

Se destacan resultados fascinantes, como la capacidad de Gemini Ultra para alcanzar hasta un 90.04% en cuestiones de multirespuesta en diferentes ámbitos, mientras que PaLM 2 se queda en un 78.4%.

Surge un nuevo líder en IA: Gemini

Esta mejora se refleja también en la resolución de problemas matemáticos de diversas complejidades y en respuestas simples. Además, se añade la capacidad de asistir en tareas de programación con Python, logrando una puntuación significativamente alta, una hazaña fuera del alcance de PaLM.

Evidencia una mayor inteligencia y respuestas más precisas, desafiando a los competidores a esforzarse por superar estos benchmarks con modelos de inteligencia artificial alternativos.

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