Google Gemini: Comprender la potente IA multimodal de Google
Gemini representa la familia de modelos de IA más avanzada y flexible de Google hasta la fecha, diseñada para operar de manera eficiente en diversas plataformas, desde grandes centros de datos hasta dispositivos móviles. Construido desde cero para ser multimodal, Gemini puede comprender, operar y combinar a la perfección diferentes tipos de información, incluyendo texto, código, audio, imágenes y video, mejorando significativamente la forma en que los desarrolladores y clientes empresariales pueden integrar y escalar aplicaciones de IA.
Tras su anuncio, el modelo insignia, Gemini Ultra, demostró un rendimiento de última generación en numerosos benchmarks académicos. Destacablemente, su puntuación reportada del 90.0% en el benchmark MMLU (Comprensión Masiva del Lenguaje Multitarea) lo convirtió en uno de los primeros modelos en superar el rendimiento de expertos humanos en esta prueba específica.
MMLU es un benchmark exhaustivo utilizado para evaluar el conocimiento y las habilidades de resolución de problemas de los modelos de IA en 57 materias diversas como matemáticas, física, historia, derecho, medicina y ética. Lograr una puntuación alta significa la amplia comprensión general y las capacidades de razonamiento de un modelo, cruciales para abordar desafíos lingüísticos complejos del mundo real.
La familia Gemini fue presentada con tres tamaños distintos, optimizados para diferentes casos de uso:
- Gemini Ultra: El modelo más grande y capaz, diseñado para tareas altamente complejas que requieren razonamiento profundo y creatividad. Se accede principalmente a través del servicio de suscripción Gemini Advanced.
- Gemini Pro: Un modelo versátil que ofrece un fuerte equilibrio entre rendimiento y escalabilidad, adecuado para una amplia gama de tareas. Impulsa la experiencia estándar del chatbot Gemini y está disponible a través de API para desarrolladores.
- Gemini Nano: El modelo más eficiente, optimizado para ejecutarse directamente en dispositivos de usuario final como smartphones (por ejemplo, impulsando funciones en teléfonos Google Pixel y Gboard), permitiendo capacidades de IA en el dispositivo incluso sin conexión.
Todos los modelos Gemini se basan en una arquitectura de transformador solo decodificador, similar a otros LLM líderes, aprovechando la profunda experiencia de Google en esta área. Fueron anunciados con una ventana de contexto de 32,768 tokens, lo que les permite procesar grandes cantidades de información a la vez. Un diferenciador clave es su multimodalidad nativa, lo que significa que fueron pre-entrenados desde el inicio en varios tipos de datos, permitiendo una comprensión más sofisticada e integrada en comparación con modelos donde las modalidades podrían agregarse posteriormente.
La primera versión de Gemini mostró capacidades avanzadas en la comprensión y generación de código de alta calidad en lenguajes de programación populares. Gemini Ultra sobresalió en varios benchmarks de codificación. Además, AlphaCode 2, un sistema especializado impulsado por Gemini, demostró un rendimiento notable en programación competitiva, capaz de resolver problemas complejos que van más allá de las tareas de codificación estándar.
Gemini 1.0 fue entrenado a escala en la infraestructura optimizada para IA de Google utilizando sus Unidades de Procesamiento de Tensores (TPU) propietarias. Las TPU son aceleradores de hardware diseñados a medida específicamente construidos para cargas de trabajo de aprendizaje automático, proporcionando ventajas significativas de eficiencia tanto para entrenar modelos grandes como Gemini como para ejecutarlos para inferencia (generación de respuestas).
El lanzamiento de Google Gemini 1.0 intensificó el panorama competitivo, desafiando particularmente la posición de Microsoft fuertemente invertida en los modelos GPT de OpenAI. Si bien Gemini ofrecía características distintivas como multimodalidad nativa y tamaños de modelo variados, su lanzamiento inicial enfrentó desafíos, incluyendo escrutinio sobre videos de demostración y problemas reportados con funcionalidades de chat o barreras de seguridad en ciertos idiomas o contextos (como la generación de imágenes más adelante), lo que puede haber afectado la adopción temprana o la percepción.
El mercado de herramientas de IA generativa dentro de entornos de producción aún está evolucionando, dejando espacio para la competencia. Microsoft tiene una ventaja significativa a través de su ecosistema de desarrolladores establecido, integrando la IA profundamente a través de GitHub Copilot dentro de Visual Studio Code y aprovechando su plataforma en la nube Azure. Google carece de una plataforma de desarrolladores o IDE igualmente dominante, lo que significa que incluso si Gemini demuestra ser superior en ciertas tareas de asistencia de codificación, el enfoque integrado de Microsoft podría ofrecer un flujo de trabajo más fluido para muchos desarrolladores, presentando un desafío clave para los esfuerzos de penetración de mercado de Google.
Fuente:
- https://deepmind.google
- https://arxiv.org/pdf/2009.03300