Oriol Vinyals, en su hilo de Twitter, destaca el lanzamiento de Gemini 1.5 Pro por Google, donde trabaja, y comparte las reacciones y discusiones de la comunidad sobre esta nueva versión. El vicepresidente de investigación y líder en aprendizaje profundo de Google DeepMind y co-líder de Gemini, Oriol Vinyals, resalta que, a pesar de la capacidad de Gemini 1.5 Pro para manejar contextos largos de 1 millón de tokens o más, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) sigue siendo relevante y puede beneficiarse y potenciar los contextos largos. Explica cómo la RAG permite encontrar información relevante, aunque su acceso puede ser restrictivo debido a la compresión, y cómo los contextos largos pueden ayudar a superar esta limitación.
Además, Vinyals aborda las preguntas sobre las habilidades de aprendizaje en contexto del modelo y la relevancia de los documentos incluidos en el contexto. Argumenta que la distinción es irrelevante, ya que colocar un documento en la memoria del modelo refresca su conocimiento sobre el mismo y permite un razonamiento más complejo y directo sobre la información relevante. Como ejemplo, menciona que es más poderoso poner el libro de gramática Kalamang directamente en el prompt, permitiendo al modelo razonar sobre el idioma de manera más efectiva.
Vinyals menciona que se están buscando optimizaciones de inferencia que harán que los modelos sean sustancialmente más rápidos. Invita a la comunidad a seguir compartiendo interacciones interesantes con Gemini 1.5 Pro.
Gemini 1.5 Pro launched last week and already we’re seeing the community produce some amazing interactions with long context. Below 👇 are some highlights and cool posts from folks who have gotten early access.
A few thoughts from discussions / reactions from the community so…
— Oriol Vinyals (@OriolVinyalsML) February 20, 2024
La comunidad de Gemini 1.5 Pro explora nuevas fronteras en la interacción con IA, demostrando el potencial sin precedentes de los contextos largos en la generación de contenido.
Una de las discusiones más destacadas en la comunidad gira en torno a la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), una técnica que, a pesar de la capacidad de Gemini 1.5 Pro para manejar más de 1 millón de tokens en contexto, sigue siendo relevante. RAG permite encontrar información pertinente, pero su acceso puede verse limitado por la compresión. La integración de contextos largos podría superar esta limitación, funcionando de manera similar a la interacción entre la caché L1/L2 y la memoria principal en las CPU modernas.
Otro tema de interés es la capacidad de aprendizaje en contexto del modelo y la relevancia de los documentos incluidos en el contexto, que podrían haber sido parte del entrenamiento del modelo. Vinyals argumenta que esta distinción es irrelevante, ya que colocar un documento en la memoria del modelo refresca su conocimiento sobre el mismo y permite un razonamiento más complejo y directo sobre la información relevante. Un ejemplo citado es el caso del libro de gramática Kalamang, donde incluirlo directamente en el prompt permite al modelo razonar de manera más efectiva sobre el idioma.
Se anticipan optimizaciones en la inferencia que prometen hacer los modelos sustancialmente más rápidos, lo que generó expectativa en la comunidad.
La interacción de la comunidad con Gemini 1.5 Pro no solo demuestra el entusiasmo y la creatividad de los usuarios, sino que también subraya el potencial de la IA para transformar la generación de contenido. A medida que estas discusiones evolucionan, se espera que surjan nuevas formas de colaboración entre humanos y máquinas, ampliando los horizontes de lo que es posible en el ámbito de la inteligencia artificial.
Alucina con Paréntesis. Suscríbete a nuestra newsletter y ponte al día en tecnología, IA y medios de comunicación.
