Google Gemini: Una Comparación Integral de Referencia con GPT-3.5, Mistral y Llama
Los modelos de IA de Google Gemini han sido objeto de gran atención desde su lanzamiento en diciembre de 2023. Con tres variantes: Gemini Ultra, Gemini Pro y Gemini Nano, Google tiene como objetivo satisfacer una amplia gama de tareas y aplicaciones. En este artículo, profundizaremos en el rendimiento técnico y las capacidades de los modelos Gemini, comparándolos con otros modelos de IA líderes como GPT-3.5, Mistral y Llama.
¿Quieres conocer las últimas noticias de LLM? ¡Consulta la última tabla de clasificación de LLM!
Variantes del Modelo Gemini
Google ha optimizado los modelos Gemini 1.0 en tres tamaños diferentes para cubrir una amplia gama de tareas y aplicaciones:
Gemini Ultra
Gemini Ultra es el modelo más grande y potente de la familia Gemini. Cuenta con impresionantes 540 mil millones de parámetros, lo que lo hace capaz de manejar tareas altamente complejas que requieren un razonamiento profundo y una comprensión multimodal.
Algunas características clave de Gemini Ultra son:
- Sobresale en pruebas de referencia de codificación, matemáticas, ciencia y razonamiento
- Demuestra sólidas capacidades multimodales en la comprensión de imágenes, video, audio
- Requiere recursos de cómputo significativos, diseñado para centros de datos y aplicaciones empresariales
- Aún no se ha lanzado, se encuentra en proceso de ajuste fino y verificación de seguridad
- Impulsará la próxima experiencia avanzada de Bard en 2024
Gemini Pro
Gemini Pro es el mejor modelo para escalar en una amplia gama de tareas. Aunque es más pequeño que Ultra, con 280 mil millones de parámetros, ofrece un rendimiento y una versatilidad impresionantes. Gemini Pro es ideal para desarrolladores y clientes empresariales que desean construir aplicaciones impulsadas por IA de última generación.
Características destacadas de Gemini Pro:
- Actualmente impulsa el chatbot de IA de Google Bard
- Accesible para desarrolladores a través de la API en Google AI Studio y Vertex AI
- Admite tanto solicitudes de solo texto como multimodales (texto+imagen)
- Buen rendimiento en pruebas de referencia, comparable a GPT-3.5 y Claude
- Más eficiente para servir en comparación con Ultra, lo que permite una implementación más amplia
Gemini Nano
Gemini Nano es el modelo más eficiente de la serie Gemini, diseñado específicamente para tareas en dispositivos. Con solo 20 mil millones de parámetros, Nano puede ejecutarse localmente en teléfonos inteligentes y tabletas de Google, lo que permite capacidades potentes de IA sin depender de la conectividad en la nube.
Aspectos clave de Gemini Nano:
- Optimizado para ejecutarse en dispositivos, comenzando por el teléfono Pixel 8 Pro de Google
- Impulsa nuevas funciones como Resumen en la aplicación Recorder y Respuesta inteligente en Gboard
- Disponible para desarrolladores de Android a través de AICore en Android 14
- Ofrece la comprensión multimodal de Gemini en un modelo altamente eficiente
- Permite experiencias personalizadas de IA que preservan la privacidad en dispositivos móviles
Al ofrecer Gemini en estos tres tamaños, Google tiene como objetivo hacer que su tecnología de IA de vanguardia sea accesible y útil en una variedad de dispositivos y casos de uso. Desde el Altamente Capaz Ultra para cargas de trabajo empresariales complejas, hasta el Versátil Pro para el desarrollo general, y el Eficiente Nano para la inteligencia en dispositivos, las variantes del modelo Gemini representan un avance significativo en el ecosistema de IA de Google.
Comparación de Pruebas de Referencia
Para evaluar el rendimiento de los modelos Gemini en comparación con otros modelos de IA líderes, examinaremos varias pruebas de referencia clave:
MMLU (Comprensión del Lenguaje Multitarea Masiva)
| Modelo | Puntaje de MMLU (5 pruebas) |
|---|---|
| Gemini Ultra | 90,0% |
| GPT-4 | 86,4% |
| Gemini Pro | 71,8% |
| GPT-3.5 Turbo | 70,0% |
| Mistral-7B | 57,2% |
| Llama-2-7B | 40,0% |
Gemini Ultra supera a todos los demás modelos en la prueba de referencia MMLU, que evalúa la adquisición de conocimientos en 57 temas. Gemini Pro obtiene un puntaje ligeramente inferior al de GPT-4 pero más alto que el de GPT-3.5 Turbo. Mistral-7B y Llama-2-7B quedan rezagados detrás de los modelos más grandes.
BBH (Difícil Gran Banco de Pruebas)
| Modelo | Puntaje de BBH |
|---|---|
| Gemini Ultra | 83,6% |
| GPT-4 | 83,1% |
| Gemini Pro | 65,6% |
| Mistral-7B | 57,2% |
| GPT-3.5 Turbo | 47,8% |
| Llama-2-7B | 40,0% |
En la prueba de referencia BBH, que evalúa tareas de razonamiento de múltiples pasos, Gemini Ultra supera por poco a GPT-4. Gemini Pro supera a Mistral-7B, GPT-3.5 Turbo y Llama-2-7B.
HumanEval (Programación en Python)
| Modelo | Puntaje de HumanEval |
|---|---|
| Gemini Ultra | 74,4% |
| GPT-4 | 67,0% |
| Gemini Pro | 53,7% |
| Mistral-7B | 39,4% |
| GPT-3.5 Turbo | 25,4% |
| Llama-2-7B | 21,0% |
Gemini Ultra demuestra sólidas capacidades de programación, superando a GPT-4 en la prueba de referencia de programación en Python HumanEval. Gemini Pro también obtiene buenos resultados, superando a Mistral-7B, GPT-3.5 Turbo y Llama-2-7B.
DROP (Comprensión de Lectura)
| Modelo | Puntaje de F1 de DROP |
|---|---|
| Gemini Ultra | 82,4 |
| GPT-4 | 80,9 |
| Gemini Pro | 62,0 |
| GPT-3.5 Turbo | 61,9 |
| Mistral-7B | 63,7 |
| Llama-2-7B | 56,7 |
| En la prueba de lectura del benchmark DROP, Gemini Ultra obtiene la puntuación F1 más alta, seguida de cerca por GPT-4. Gemini Pro tiene un rendimiento comparable a GPT-3.5 Turbo, mientras que Mistral-7B supera ligeramente a ambos. Llama-2-7B se queda atrás de los demás modelos. |
Eficiencia y contexto extenso
Google ha avanzado significativamente en la mejora de la eficiencia de los modelos Gemini. La variante Gemini 1.5 Pro tiene el mismo rendimiento que Gemini 1.0 Ultra pero utiliza menos capacidad de cómputo. Además, Gemini 1.5 Pro admite una ventana de contexto de hasta un millón de tokens, lo que le permite procesar grandes cantidades de datos, como videos de una hora de duración o documentos de 700 000 palabras.
Ejecución de Gemini localmente
Para ejecutar modelos Gemini localmente, deberás configurar tu entorno de desarrollo con Python 3.9+, Jupyter (o Google Colab) y una clave de API de Google AI Studio. Aquí tienes un ejemplo sencillo de cómo usar la API de Gemini con Python:
from google.generativeai import client
api_key = "TU_CLAVE_DE_API"
model = "models/google/text-bison-001"
prompt = "¿Cuál es la capital de Francia?"
service = client.GenerativeAIService(api_key=api_key)
response = service.generate_text(
model=model,
prompt=prompt,
max_output_tokens=256,
temperature=0.7,
)
print(response.result)Reemplaza "TU_CLAVE_DE_API" con tu clave de API real. Puedes encontrar ejemplos más detallados y muestras de código en el Cookbook de la API de Gemini en GitHub.
Limitaciones y perspectivas
Aunque los modelos Gemini han mostrado un progreso notable, aún existen algunas limitaciones que deben abordarse:
- El modelo de visión tiene un rendimiento inferior y requiere más desarrollo
- Gemini Ultra, la variante más potente, no se lanzará hasta 2024, lo que da tiempo a los competidores para ponerse al día
- Se deben abordar las preocupaciones éticas sobre el manejo de datos, posibles sesgos y transparencia por parte de Google
A pesar de estos desafíos, el rápido progreso y las impresionantes capacidades de los modelos Gemini sugieren un salto sustancial en el desarrollo de la inteligencia artificial. A medida que Google continúa perfeccionando y expandiendo la familia Gemini, podemos esperar ver aplicaciones e innovaciones aún más revolucionarias en un futuro cercano.
Conclusión
Los modelos de IA Gemini de Google han surgido como contendientes sólidos en el panorama en constante evolución de la inteligencia artificial. Con sus capacidades multimodales, resultados destacados en los benchmarks y mejoras continuas en eficiencia y manejo de contexto, los modelos Gemini están preparados para impulsar avances significativos en diversas industrias y campos.
Las comparaciones en el benchmark revelan que Gemini Ultra supera consistentemente a otros modelos de IA líderes, incluyendo GPT-4, GPT-3.5 Turbo, Mistral-7B y Llama-2-7B, en una amplia variedad de tareas como comprensión del lenguaje, razonamiento, programación y comprensión de lectura. Gemini Pro también demuestra un rendimiento sólido, superando a menudo a GPT-3.5 Turbo y Mistral-7B.
A medida que los desarrolladores e investigadores continúan explorando y aprovechando el poder de Gemini, podemos esperar un futuro en el que la IA desempeñe un papel cada vez más vital en la mejora del conocimiento humano, la creatividad y las habilidades para resolver problemas. Los avances técnicos presentados por los modelos Gemini son testimonio del compromiso de Google para impulsar los límites de la inteligencia artificial y dar forma al futuro de esta tecnología transformadora.
¿Quieres conocer las últimas noticias de LLM? ¡Consulta la última clasificación de LLM!