El reciente anuncio por parte de Google de la API Gemini supone un salto transformador en la tecnología de inteligencia artificial. Esta API de vanguardia, desarrollada por Google DeepMind, es un testimonio del compromiso de Google con el avance de la IA y con hacerla accesible y beneficiosa para todos. Esta entrada de blog explorará las múltiples características, aplicaciones potenciales e impacto de la API Gemini de Google, tal y como se revela en los blogs y anuncios oficiales de Google.
Tabla de contenidos
¿Qué es Google Gemini?
Google Gemini es un modelo de inteligencia artificial multimodal muy avanzado desarrollado por Google. Representa un importante paso adelante en las capacidades de la IA, especialmente en la comprensión y el procesamiento de una amplia gama de tipos de datos.
La posición de Gemini en el panorama de la IA
Gemini es un competidor directo de los modelos GPT-3 y GPT-4 de OpenAI. Se distingue por su capacidad multimodal nativa y su interés por procesar y combinar a la perfección distintos tipos de información. Su lanzamiento fue recibido con gran expectación y especulación, y se considera un acontecimiento crucial en la carrera armamentística de la IA entre las principales empresas tecnológicas.
A continuación se comparan las capacidades textuales y multimodales de Google, comparando Gemini Ultra, que aún no se ha lanzado oficialmente, con GTP-4 de Open AI.
Características principales de Gemini
- Capacidades multimodales: El innovador diseño de Gemini le permite procesar y comprender a la perfección diversos tipos de datos, desde texto e imágenes hasta audio y vídeo, lo que facilita un sofisticado razonamiento multimodal y capacidades avanzadas de codificación.
- Tres modelos distintos: La API Gemini ofrece tres versiones: Ultra, Pro y Nano, cada una de ellas optimizada para diferentes escalas y tipos de tareas, desde operaciones complejas en centros de datos hasta aplicaciones eficientes en dispositivos.
- Rendimiento de vanguardia: Los modelos Gemini han demostrado un rendimiento superior en numerosas pruebas académicas, superando la pericia humana en tareas específicas y mostrando sus avanzadas capacidades de razonamiento y resolución de problemas.
- Amplio espectro de aplicaciones: La versatilidad de Gemini permite su integración en una amplia gama de sectores, como la sanidad, las finanzas y la tecnología, mejorando funcionalidades como el análisis predictivo, la detección de fraudes y las experiencias de usuario personalizadas.
- Accesibilidad para desarrolladores y empresas: Gemini Pro ya está disponible para desarrolladores y empresas, con diversas funciones como la llamada a funciones, la recuperación semántica y la funcionalidad de chat. Además, Google AI Studio y Vertex AI admiten la integración de Gemini en múltiples aplicaciones.
La nueva API Gemini de Google
La API Gemini representa un avance significativo en el desarrollo de la IA, al introducir el modelo de IA más capaz y completo de Google hasta la fecha. Esta API es el resultado de amplios esfuerzos de colaboración y combina capacidades avanzadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para crear un sistema multimodal. A diferencia de los modelos de IA anteriores, Gemini está diseñado para comprender, operar e integrar varios tipos de información, como texto, código, audio, imágenes y vídeo, mostrando un nuevo nivel de sofisticación en la tecnología de IA.
Ventajas para desarrolladores y creativos:
La versatilidad de Gemini abre un sinfín de posibilidades tanto para desarrolladores como para creativos. Imagínate:
- Crear aplicaciones basadas en IA: Gemini puede alimentar chatbots, asistentes virtuales y plataformas de aprendizaje personalizado.
- Impulsar su flujo de trabajo creativo: Genere letras de canciones, ideas para guiones o incluso textos de marketing con las innovadoras capacidades de Gemini.
- Simplifica las tareas de codificación: Deje que Gemini se encargue de tareas de codificación repetitivas o escriba fragmentos de código completos siguiendo sus instrucciones.
- Abrir nuevas vías de investigación: Las capacidades multimodales de Gemini abren las puertas a la exploración de la intersección entre el lenguaje, el código y otras modalidades en la investigación de la IA.
¿Cómo se utiliza la API Géminis de Google?
El uso de la API Gemini de Google implica varios pasos y puede aplicarse a varios lenguajes de programación y plataformas. Aquí tienes una guía completa basada en la información de Google AI for Developers:
Configuración del proyecto
Obtener una clave de API: En primer lugar, cree una clave de API en Google AI Studio o MakeSuite. Es crucial asegurar tu clave API y no registrarla en tu sistema de control de versiones. En su lugar, pasa tu clave API a tu aplicación antes de inicializar el modelo.
Inicialice el modelo generativo: Importe e inicialice el Modelo Generativo en su proyecto. Esto implica especificar el nombre del modelo (por ejemplo, gemini-pro-vision para entrada multimodal) y acceder a su clave API.
Sigue un inicio rápido con Pyhton en Google Colab.
Implementación de casos de uso
La API Gemini te permite implementar diferentes casos de uso:
- Entrada de sólo texto: Utiliza el modelo gemini-pro con el método generateContent para los avisos de sólo texto.
- Entrada multimodal (texto e imagen): Utiliza el modelo gemini-pro-vision. Asegúrese de revisar los requisitos de imagen para la entrada.
- Conversaciones multimodales (Chat): Utiliza el modelo gemini-pro y comienza la conversación llamando a startChat(). Utiliza sendMessage() para enviar nuevos mensajes de usuario.
- Streaming para interacciones más rápidas: Implementa streaming con el método generateContentStream para manejar resultados parciales para interacciones más rápidas.
Gemini Pro
""" At the command line, only need to run once to install the package via pip: $ pip install google-generativeai """ import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") # Set up the model generation_config = { "temperature": 0.9, "top_p": 1, "top_k": 1, "max_output_tokens": 2048, } safety_settings = [ { "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" } ] model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-pro", generation_config=generation_config, safety_settings=safety_settings) prompt_parts = [ "Write a 10 paragraph about the Germini functionalities':", ] response = model.generate_content(prompt_parts) print(response.text)Gemini Pro Vision
""" At the command line, only need to run once to install the package via pip: $ pip install google-generativeai """ from pathlib import Path import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") # Set up the model generation_config = { "temperature": 0.4, "top_p": 1, "top_k": 32, "max_output_tokens": 4096, } safety_settings = [ { "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE" } ] model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-pro-vision", generation_config=generation_config, safety_settings=safety_settings) # Validate that an image is present if not (img := Path("image0.jpeg")).exists(): raise FileNotFoundError(f"Could not find image: {img}") image_parts = [ { "mime_type": "image/jpeg", "data": Path("image0.jpeg").read_bytes() }, ] prompt_parts = [ image_parts[0], "\nTell me about this image, what colors do we have here? How many people do we have here?", ] response = model.generate_content(prompt_parts) print(response.text)Implementación en varios lenguajes
La API Gemini admite varios lenguajes de programación, cada uno con sus detalles de implementación específicos:
- Python, Go, Node.js, Web, Swift, Android, cURL: Cada lenguaje requiere estructuras de código y métodos específicos para inicializar el modelo, enviar solicitudes y gestionar las respuestas. Los ejemplos incluyen la configuración del Modelo Generativo, la definición de prompts y el procesamiento del contenido generado.
Otras lecturas y recursos
- La documentación de la API Gemini y la referencia de la API en Google AI for Developers proporcionan información detallada, incluida la configuración de seguridad, guías sobre modelos lingüísticos de gran tamaño y técnicas de incrustación.
- Para obtener información sobre implementaciones de idiomas específicos y casos de uso más avanzados, como el recuento de tokens, consulta las guías de inicio rápido correspondientes disponibles en Google AI for Developers.
Siguiendo estos pasos y consultando la documentación detallada, podrá utilizar eficazmente la API Gemini de Google para diversas aplicaciones que van desde la simple generación de texto hasta interacciones multimodales más complejas.
Gemini contra ChatGPT: El duelo definitivo de las mentes multimodales
El mundo de los grandes modelos lingüísticos (LLM) está que arde, y dos titanes se sitúan a la vanguardia: Gemini, de Google, y ChatGPT, de OpenAI. Ambos cuentan con capacidades impresionantes, pero ¿cuál de los dos es el mejor? Hagamos una comparación.
Google Gemini API – Precios
Plan gratuito para todos:
- Límites de tarifa: 60 QPM (consultas por minuto)
- Precio (entrada): Gratis
- Precio (salida): Gratis
- Datos de entrada/salida utilizados para mejorar nuestros productos: Sí
Plan de pago por uso: (próximamente en Google AI Studio)
Límites de tarifa: A partir de 60 QPM
- Precio (entrada): $0.00025 / 1K caracteres, $0.0025 / imagen
- Precio (salida): 0,0005 $ / 1.000 caracteres
- Datos de entrada/salida utilizados para mejorar nuestros productos: No
Fuente: Gemini API Pricing | Google AI for Developers
Open AI ChatGPT API – Precios
GPT-4 Turbo
Con 128k de contexto, conocimientos más frescos y el conjunto más amplio de capacidades, el GPT-4 Turbo es más potente que el GPT-4 y se ofrece a un precio inferior.
Más información sobre GPT-4 Turbo
GPT-4
Con amplios conocimientos generales y experiencia en el dominio, GPT-4 puede seguir instrucciones complejas en lenguaje natural y resolver problemas difíciles con precisión.
GPT-3.5 Turbo
Los modelos GPT-3.5 Turbo son capaces y rentables.
gpt-3.5-turbo El modelo insignia de esta familia soporta una ventana de contexto de 16K optimizada para diálogo.
gpt-3.5-turbo-instruct Es un modelo de instrucción y sólo admite una ventana de contexto de 4K.
Fuente: Pricing (openai.com)
Puntos fuertes de Gemini:
- Multimodalidad: Gemini brilla por su capacidad para manejar texto, código, imágenes e incluso audio. Esto abre las puertas a aplicaciones como la generación de subtítulos de imágenes o la traducción de lenguaje hablado.
- Llamada a funciones: Gemini se integra perfectamente en los flujos de trabajo gracias a su función de llamada a funciones, que permite a los desarrolladores ejecutar tareas específicas dentro de su código.
- Incrustación y recuperación: La comprensión de Gemini de las relaciones entre palabras y la recuperación semántica conducen a una recuperación de información y una respuesta a preguntas más precisas.
- Conocimiento personalizado: Gemini permite el ajuste fino con sus propios datos, lo que lo convierte en una potente herramienta para tareas especializadas.
- Múltiples resultados: Gemini va más allá de la generación de texto, ofreciendo formatos creativos como poemas, guiones y piezas musicales.
Puntos fuertes de ChatGPT:
- Accesibilidad: ChatGPT está ampliamente disponible a través de varias plataformas y APIs, ofreciendo opciones gratuitas y de pago. Gemini tiene actualmente un acceso limitado.
- Escritura creativa: ChatGPT destaca en tareas de escritura creativa, produciendo historias, poemas y guiones atractivos.
- Gran comunidad: ChatGPT cuenta con una comunidad de usuarios bien establecida que ofrece amplios recursos y tutoriales.
Un experimento comparando las APIs de Gemini y ChatGPT aplicando la técnica Sparse Priming Representations (SPR)
He realizado un experimento utilizando las APIs de Open AI – ChatGPT y Google Gemini, aplicando la técnica(Sparse Priming Representations (SPR)) de prompt engineering para comprimir y descomprimir un texto. Haz clic aquí para acceder al código experimental que creé en Google Colab.
El resultado fue interesante; ambas APIs respondieron muy bien a la prueba. En la tabla de abajo, podemos observar una diferencia contextual, pero ambas APIs fueron capaces de realizar la tarea satisfactoriamente.
Conclusión
En el panorama en rápida evolución de la inteligencia artificial, la API Gemini de Google representa un hito importante. Su introducción anuncia una nueva era en la que la IA trasciende las fronteras tradicionales, ofreciendo capacidades multimodales mucho más allá del enfoque centrado en el texto de modelos como ChatGPT. La capacidad de Google Gemini para procesar e integrar diversos tipos de datos -desde imágenes hasta audio y vídeo- no sólo marca la diferencia, sino que también muestra la dirección futura de la tecnología de IA.
Mientras que ChatGPT destaca en creatividad textual y goza de una amplia accesibilidad y apoyo comunitario, la funcionalidad multimodal nativa de Gemini y sus características avanzadas, como la llamada a funciones y la recuperación semántica, la sitúan como una herramienta más versátil y completa. Esta distinción es crucial en un panorama de la IA en el que las necesidades van desde la simple generación de texto hasta complejas interacciones multimodales y tareas especializadas.
En esta nueva fase de desarrollo de la IA, está claro que tanto ChatGPT como Google Gemini tienen ventajas y aplicaciones únicas. La elección entre ellos depende de las necesidades específicas y los requisitos del proyecto. El lanzamiento de Gemini no es sólo un avance tecnológico; es un testimonio de las posibilidades en constante expansión de la IA, que promete revolucionar diversos sectores y redefinir nuestra interacción con la tecnología. Con estos avances, el futuro de la IA parece ilimitado, limitado únicamente por nuestra imaginación y las consideraciones éticas de su aplicación.
Esto es todo por hoy.