Gemini

Introducción a Gemini AI

El modelo de inteligencia artificial más avanzado de Google

Gemini es el modelo de IA más grande y más capaz de Google, lo que representa un gran avance en inteligencia artificial. Gemini, desarrollado por Google DeepMind, está diseñado para ser multimodal, lo que significa que puede procesar y generar texto, imágenes, audio, video y código sin problemas. Tiene un rendimiento de vanguardia en numerosos puntos de referencia de IA y está diseñado para impulsar una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de IA de nivel empresarial hasta dispositivos móviles.

En una declaración, Sundar Pichai, director ejecutivo de Google y Alphabet, enfatizó la importancia de Géminis:

«Cada cambio tecnológico es una oportunidad para avanzar en los descubrimientos científicos, acelerar el progreso humano y mejorar las vidas. Creo que la transición que estamos presenciando ahora con la IA será la más profunda de nuestras vidas, mucho mayor que el cambio a los dispositivos móviles o a la web que la precedió».

La familia modelo Géminis

Gemini es un sistema de IA flexible y escalable que viene en múltiples versiones optimizadas para diferentes casos de uso:

• Gemini Ultra: el modelo más potente, diseñado para razonamiento complejo, resolución de problemas profundos y tareas de IA multimodales.
• Gemini Pro: un modelo de IA equilibrado para escalar en diversas aplicaciones, incluidas búsquedas, chatbots y herramientas empresariales.
• Gemini Nano: una versión liviana optimizada para inteligencia artificial en el dispositivo, que se ejecuta de manera eficiente en teléfonos inteligentes y dispositivos periféricos.

Funcionamiento en centros de datos y dispositivos móviles

Una de las mayores ventajas de Gemini es su eficiencia en diferentes plataformas:

• Computación empresarial y en la nube: Gemini está capacitado en las unidades de procesamiento tensorial (TPU) v4 y v5e personalizadas de Google, lo que lo hace altamente optimizado para Google Cloud y aplicaciones empresariales impulsadas por IA.
• IA móvil: Pixel 8 Pro es el primer teléfono inteligente diseñado para ejecutar Gemini Nano, lo que potencia funciones como Resumir en la aplicación Grabadora y Respuesta inteligente en Gboard.
• Personalización de IA con Vertex AI: los desarrolladores pueden ajustar los modelos de Gemini con las funciones de seguridad, cumplimiento y privacidad de datos de Google Cloud para aplicaciones de IA personalizadas.

El futuro de la IA con Gemini

El lanzamiento de Gemini marca el comienzo de una nueva era en la innovación de la IA para Google. Con mejoras continuas en el razonamiento, la seguridad y el procesamiento multimodal, Gemini está listo para impulsar las herramientas de IA de próxima generación de Google, incluidas Bard Advanced y las aplicaciones de IA de nivel empresarial.

Versiones y API del modelo Gemini

Descripción general de las versiones del modelo Gemini

Los modelos de inteligencia artificial Gemini de Google han evolucionado a través de múltiples iteraciones, cada una de las cuales presenta capacidades mejoradas y optimizaciones para diferentes casos de uso. A continuación, se muestran las principales versiones del modelo Gemini:

Géminis 1.0

• Lanzado como el primer modelo de IA multimodal de Google con comprensión de texto, imágenes y código.
• Optimizado para procesamiento de lenguaje natural (PLN), generación de contenido y asistencia de codificación.
• Gemini 1.0 Pro fue el modelo principal disponible en el lanzamiento, pero ahora está obsoleto a partir del 15 de febrero de 2025.

Géminis 1.5

• Se introdujeron mejoras significativas en la velocidad, la eficiencia y la duración del contexto.
• Gemini 1.5 Pro: un modelo multimodal de tamaño mediano, optimizado para tareas de razonamiento y de contexto extendido.
• Gemini 1.5 Flash: un modelo liviano y de alta velocidad, diseñado para aplicaciones de baja latencia y que mantiene capacidades multimodales.

Gemini 2.0

• El modelo Gemini más avanzado, que ofrece una ventana de contexto de token de 1 millón para una generación mejorada de formatos largos.
• Gemini 2.0 Flash-Lite: una versión optimizada para aplicaciones de baja latencia y rentabilidad.
• Se centra en las interacciones de IA en tiempo real, el uso de herramientas nativas y la generación multimodal (procesamiento de texto, audio, imágenes y video).

Especificación y uso de versiones del modelo Gemini en el código

Al integrar modelos de Gemini, los desarrolladores pueden especificar diferentes versiones en función de las necesidades de estabilidad y funcionalidad. A continuación, se muestran las opciones de control de versiones de modelos más comunes:

• Última versión: gemini-1.0-pro-latestSiempre apunta a la versión más reciente de Gemini 1.0 Pro.
• Siempre apunta a la versión más reciente de Gemini 1.0 Pro.
• Versión estable: gemini-1.0-proSe refiere a la última versión del modelo estable.
• Se refiere a la última versión estable del modelo.
• Versión de lanzamiento específica: gemini-1.0-pro-001Una actualización específica dentro de una versión de Gemini.
• Una actualización específica dentro de una versión Gemini.
• Versión experimental: gemini-exp-1121Se utiliza para probar nuevas variaciones del modelo experimental.
• Se utiliza para probar nuevas variaciones de modelos experimentales.

La API de Gemini y su papel en el desarrollo de la IA

Google ofrece la API de Gemini para que los desarrolladores puedan integrar y acceder a los modelos de IA de Gemini en sus aplicaciones. Las funciones clave incluyen:

• Capacidades de IA multimodal: admite la generación de texto, imágenes, audio y vídeo.
• Funciones fáciles de usar para desarrolladores: se integra fácilmente con Google Cloud, Firebase y aplicaciones de terceros.
• Escalabilidad: ofrece diferentes modelos optimizados en cuanto a costo, velocidad y rendimiento, incluidas las variantes Gemini Flash y Gemini Pro.
• Desarrollo de IA personalizado: permite realizar ajustes para aplicaciones específicas de la industria.

Al aprovechar la API de Gemini, los desarrolladores pueden acceder a modelos de IA de última generación para mejorar aplicaciones en áreas como chatbots, creación de contenido, motores de búsqueda y asistentes de codificación.

Capacidades avanzadas de Géminis

Rendimiento de vanguardia y razonamiento sofisticado

Los modelos de Gemini están diseñados para sobresalir en tareas de razonamiento complejas y superan a muchos sistemas de IA existentes en varios parámetros de referencia de la industria. Algunas de las principales capacidades de razonamiento de Gemini incluyen:

• Resolución avanzada de problemas: se destaca en matemáticas, física, historia, derecho y ética aplicando el razonamiento lógico en lugar de confiar únicamente en el conocimiento memorizado.
• Comprensión masiva del lenguaje multitarea (MMLU): Gemini Ultra fue el primer modelo en superar a los expertos humanos, obteniendo un puntaje del 90,0% en 57 sujetos.
• Razonamiento profundo multimodal: logra un rendimiento de última generación en 30 de los 32 puntos de referencia de IA ampliamente utilizados, lo que le permite pensar detenidamente antes de responder preguntas complejas.
• Ventana de contexto ampliada: puede analizar y extraer información de cientos de miles de documentos, lo que lo hace ideal para investigación científica, análisis financiero y documentación legal.

Comprensión y generación multimodal

Una de las fortalezas que definen a Gemini son sus capacidades multimodales nativas, que le permiten comprender y generar contenido en múltiples formatos simultáneamente. Entre ellas se incluyen:

• Procesamiento de texto: Gemini está altamente optimizado para la comprensión del lenguaje, el resumen y la generación de contenido.
• Comprensión de imágenes y videos: a diferencia de los modelos anteriores que dependían del reconocimiento óptico de caracteres (OCR), Gemini puede procesar contenido visual de forma nativa, lo que lo hace muy eficaz en el análisis de gráficos, infografías y diagramas complejos.
• Procesamiento de audio: Gemini está entrenado para reconocer e interpretar el habla, los patrones de sonido y los datos de audio, lo que le permite generar respuestas de voz realistas y transcribir conversaciones.
• Integración intermodal: combina perfectamente texto, imágenes, audio y video para generar respuestas integrales que tienen en cuenta el contexto y son altamente informativas.

Capacidades de codificación avanzadas y rendimiento de referencia

Gemini ha demostrado un rendimiento líder en la industria en codificación y desarrollo de software, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para los desarrolladores. Sus capacidades incluyen:

• Soporte para múltiples lenguajes de programación: puede comprender, escribir y depurar código en Python, Java, C++, Go y más.
• Generación de código asistida por IA: utiliza razonamiento contextual para proporcionar finalizaciones y optimizaciones de código precisas y eficientes.
• Experiencia en programación competitiva: se destaca en HumanEval, un punto de referencia de codificación estándar de la industria. Se desempeña excepcionalmente bien en Natural2Code, un conjunto de datos interno que evalúa la precisión de la codificación impulsada por IA. Impulsa AlphaCode 2, un sistema avanzado de codificación de IA que resuelve problemas de programación competitiva a un nivel que supera el 85% de los participantes humanos.
• Sobresale en HumanEval, un punto de referencia de codificación estándar de la industria.
• Funciona excepcionalmente bien en Natural2Code, un conjunto de datos interno que evalúa la precisión de la codificación impulsada por IA.
• Impulsa AlphaCode 2, un avanzado sistema de codificación de IA que resuelve problemas de programación competitiva a un nivel que supera el 85% de los participantes humanos.
• Uso de herramientas y automatización: Gemini integra el uso de herramientas nativas para la depuración automatizada, la refactorización y la optimización del rendimiento en entornos de desarrollo complejos.

Avances futuros

Google está mejorando activamente las capacidades de Gemini con próximas actualizaciones, que incluyen:

• Ventana de contexto ampliada para un razonamiento aún mejor en formatos largos.
• Mejoras en la memoria y la planificación para que la IA sea más consistente y confiable.
• Mayor integración con aplicaciones del mundo real, lo que permite asistentes de inteligencia artificial impulsados por Gemini para industrias como la atención médica, las finanzas y la ingeniería de software.

Desarrollo de IA responsable

El compromiso de Google con una IA segura y ética

Google se compromete a desarrollar IA de forma responsable, garantizando que modelos como Gemini se creen teniendo como base la seguridad, la equidad y la transparencia. El enfoque de Google en materia de IA responsable se basa en la mitigación de riesgos, la realización de pruebas rigurosas y la colaboración con los líderes del sector para establecer estándares de seguridad.

En Google DeepMind, la IA responsable es una prioridad clave, como lo destaca el liderazgo de la empresa:

«Nos comprometemos a promover una IA audaz y responsable en todo lo que hacemos, garantizando que la IA se desarrolle e implemente de maneras que beneficien a la sociedad y minimicen los posibles daños».

Esfuerzos colaborativos en materia de seguridad de la IA

Google trabaja activamente con instituciones de investigación globales, grupos industriales y legisladores para establecer parámetros de seguridad y protección de la IA. Las asociaciones clave incluyen:

• Frontier Model Forum y AI Safety Fund: Google colabora con otros líderes de IA para establecer estándares de seguridad para toda la industria y financiar la investigación de riesgos de IA.
• MLCommons: una iniciativa impulsada por la comunidad que se centra en medir la seguridad, la equidad y el rendimiento de la IA en diferentes modelos.
• Marco de IA segura (SAIF): un conjunto de protocolos de seguridad diseñados para identificar vulnerabilidades en los sistemas de IA y mejorar la seguridad de la IA en los sectores público y privado.

Pruebas adversas y estrategias de mitigación de riesgos

Para garantizar que Gemini sea seguro y confiable, Google emplea técnicas de pruebas adversas y evaluaciones de riesgos durante su proceso de desarrollo. Estas incluyen:

• Análisis de riesgos de ciberseguridad: evaluación de las vulnerabilidades de la IA para prevenir amenazas cibernéticas y accesos no autorizados.
• Punto de referencia de indicaciones de toxicidad real: un conjunto de datos de 100 000 indicaciones utilizadas para probar las respuestas de la IA en busca de sesgos, toxicidad y desinformación antes de la implementación.
• Pruebas de autonomía y persuasión: garantizar que Gemini no genere contenido manipulador o engañoso, especialmente en dominios sensibles como la política y la salud.

Desarrollo de IA ética a largo plazo

Google considera que el desarrollo responsable de la IA es un proceso continuo y no una iniciativa única. Las prioridades clave para los avances futuros incluyen:

• Mayor transparencia: Google está trabajando en herramientas de explicación para ayudar a los usuarios a comprender cómo se crea el contenido generado por IA.
• Ampliación de las garantías de equidad: esfuerzos para reducir el sesgo de la IA y promover la inclusión en los resultados generados por IA.
• Fomento de la gobernanza de la IA: Google aboga por regulaciones globales de IA y pautas éticas de IA para garantizar una implementación responsable en todas las industrias.