¿Has oído hablar de Google Géminis? Google Gemini es el nuevo nombre de Google Bard, su primer intento de crear un modelo de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT. El proyecto realmente no despegó como se esperaba, y las acciones cayeron 70 mil millones de dólares luego de un problema con LLM, que se negó a generar imágenes de personas blancas. Sin embargo, ahora funciona y los clientes pagan 19,99 dólares al mes por este servicio. ¿Pero qué datos utiliza Google para entrenar a Géminis? Sigue leyendo para descubrirlo.
Recopilación completa de datos
La formación de Gemini se basa en un conjunto de datos amplio y variado, recopilado del vasto ecosistema digital de Google. Si no quieres que Gemini utilice tu información, debes eliminar tus datos de Google. Esto incluye
- Datos de texto: Texto de páginas web, libros y artículos científicos en buscadores de Google y bibliotecas digitales. La información de texto ayuda a Gemini a comprender y generar respuestas de texto similares a las humanas.
- Datos visuales: las imágenes y videos de recursos de Internet disponibles públicamente permiten que el modelo reconozca e interprete efectivamente el contenido visual.
- Datos de audio: los sonidos y las palabras habladas de una variedad de fuentes mejoran la capacidad de Gemini para comprender y generar el habla.
- Google Cloud: Google utilizó muchos datos personales de Google Cloud; supuestamente había una cláusula de participación que mucha gente no conocía.
Estos tipos de datos de múltiples fuentes permiten a Gemini procesar y comprender consultas multimodales complejas. ¿Pero crees que será tan bueno y avanzado como ChatGPT?
Mejorar las capacidades multimodales
Lo que distingue a Gemini es su capacidad para integrar y sintetizar información de diferentes conjuntos de datos en las primeras etapas de su entrenamiento; esto es algo que ChatGPT no pudo hacer porque la tecnología aún estaba en desarrollo. Pero sentó las bases para tecnologías como Gemini.
Esta capacitación multimodal fundamental es esencial para crear una IA que no solo imite la interacción humana, sino que comprenda e interactúe de manera contextual y material. Por ejemplo, Géminis puede analizar una imagen médica, consultar literatura médica relevante y escribir una respuesta integral. Ciertamente, otras formas de IA pueden hacer esto, pero Gemini afirma hacerlo mejor.
Consideraciones éticas y medidas de seguridad.
Google cuenta con protocolos sólidos para garantizar que la capacitación de Gemini cumpla con altos estándares éticos (los estándares éticos son una preocupación importante en la IA). El proceso de formación incluye los siguientes elementos.
- Pruebas de sesgo y seguridad: procedimientos diseñados para identificar y mitigar sesgos en las respuestas de la IA. Esto ayuda a garantizar que las interacciones de Géminis sean justas y no perpetúen estereotipos ni difundan información errónea.
- Pruebas adversas: técnicas utilizadas para hacer que la IA sea robusta contra los intentos de manipular sus resultados. Esto aumenta la seguridad y fiabilidad del modelo.
- Colaboración con expertos externos: asociaciones con expertos de la industria para revisar y perfeccionar el comportamiento de la IA. El objetivo es mantener la transparencia y la rendición de cuentas en el funcionamiento de Gemini.
Implicaciones y direcciones futuras
Los datos de entrenamiento utilizados para Gemini influyen en sus capacidades actuales y sientan las bases para futuros desarrollos de IA.
A medida que Géminis evoluciona continuamente y aprende de nuevos datos, se adapta a los cambios y desarrolla su comprensión de las interacciones humanas, lo que lo hará casi perfecto. ¿Podrá algún día la IA reproducir perfectamente el comportamiento y la comprensión humanos? Los teóricos de la conspiración que nos dicen que la IA se apoderará del mundo y desatará la destrucción de los robots esperan que no.
Gemini representa un avance significativo en el entrenamiento de IA. Demuestra el poder de aprovechar diversos conjuntos de datos en múltiples modalidades. ¿Funcionará tan bien como otros modelos de IA? El futuro lo dirá.
Crédito de la foto: unsplash.com/photos
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