Chat GPT vs Google Bard (ahora Gemini): La batalla por el dominio de la IA

Los modelos lingüísticos de inteligencia artificial (IA) se han convertido en una fuerza transformadora que está cambiando nuestra forma de comunicarnos e interactuar con la tecnología. A medida que aumenta la demanda de capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, dos formidables contendientes han entrado en escena, dispuestos a luchar por el dominio de la IA: Chat GPT y Google Bard. Estos modelos lingüísticos de vanguardia han tomado por asalto el mundo de la IA, cautivando la imaginación de investigadores, desarrolladores y empresas de todo el mundo.

El escenario está preparado para un choque de titanes. Con las extraordinarias capacidades conversacionales de Chat GPT y la destreza de Google Bard en la recopilación de datos exhaustivos, estos modelos lingüísticos de IA están a punto de remodelar la interacción hombre-máquina, la atención al cliente, la generación de contenidos y mucho más. Esta batalla no sólo representa la búsqueda de la superioridad tecnológica, sino que también encierra la clave para abrir nuevas posibilidades y elevar el listón de lo que la IA puede lograr.

Acompáñenos en esta emocionante expedición en la que descubriremos el potencial sin explotar de los modelos lingüísticos de IA y desvelaremos los secretos de su meteórico ascenso. Seremos testigos del choque de algoritmos, ideologías, capacidades, complejidades y aplicaciones potenciales mientras Chat GPT y Google Bard se enzarzan en un duelo épico por la supremacía. Bienvenido al campo de batalla del dominio de la IA, donde Chat GPT y Google Bard compiten por la gloria en la carrera por dar forma al futuro del procesamiento del lenguaje y la comunicación.

Veamos de un vistazo qué aporta cada uno de estos modelos lingüísticos... 

Característica	Google Bard (ahora Gemini)	Chat GPT
Tipo de IA	IA basada en reglas	IA basada en el aprendizaje automático
Modelo lingüístico	LaMDA	GPT-3.5 y GPT-4
Datos	Infiniset	Conjunto predefinido
Parámetros	160.000 millones	175.000 millones (GPT-3)
Acceso a Internet	En tiempo real	No
Precisión	Generalmente más preciso	Generalmente menos preciso
Creatividad	Generalmente menos creativos	Generalmente más creativo
Personalización	Capacidad limitada para personalizar las respuestas	Puede aprender y personalizar las respuestas en función de los datos introducidos por el usuario.
Disponibilidad	Actualmente en fase beta	Actualmente disponible

Como puedes ver, hay algunas diferencias clave entre ChatGPT y Google Bard. ChatGPT es mejor a la hora de generar formatos de texto creativos, mientras que Google Bard es mejor a la hora de responder preguntas de forma exhaustiva e informativa. Google Bard también tiene acceso a Internet en tiempo real, lo que le da ventaja sobre ChatGPT. Sin embargo, ChatGPT ya está disponible, mientras que Google Bard aún está en fase beta.

La "batalla por el dominio de la IA" entre ChatGPT y Google Bard sigue su curso. Sin embargo, está claro que estos dos modelos están a la vanguardia de la investigación lingüística en IA. A medida que los modelos lingüísticos de IA sigan desarrollándose, es probable que tengan un profundo impacto en la forma en que interactuamos con los ordenadores y en la forma en que nos comunicamos entre nosotros.

Visión general de Chat GPT y Google Bard (ahora Gemini)

Chat GPT

Chat GPT (Generative Pretrained Transformer) es un extraordinario modelo lingüístico de IA desarrollado por OpenAI. Basado en técnicas de aprendizaje profundo, Chat GPT está diseñado para generar respuestas similares a las humanas y entablar interacciones conversacionales con los usuarios. Sus capacidades van más allá de la mera respuesta a preguntas, permitiéndole generar respuestas contextualmente relevantes y coherentes, lo que la convierte en una valiosa herramienta en diversas aplicaciones.

En el fondo, Chat GPT emplea una arquitectura basada en transformadores que aprovecha el poder de los mecanismos de atención. Ahora bien, ¿qué es un mecanismo de atención?

Nuestra respuesta: ¿A quién le importa? Todo lo que necesitas saber es que permite al modelo procesar y comprender el contexto de una conversación, garantizando que sus respuestas no sólo sean precisas, sino que también mantengan un flujo coherente y natural. 

Al entrenarse con un amplio corpus de datos de texto de Internet, Chat GPT aprende patrones, matices lingüísticos y comprensión contextual, lo que le permite generar respuestas de alta calidad.

La metodología de formación para Chat GPT implica un proceso en dos fases: preentrenamiento y puesta a punto. 

Durante el preentrenamiento, el modelo aprende de un gran conjunto de datos que contiene partes de Internet. Adquiere una comprensión de la gramática, los hechos y el conocimiento general, que constituye la base de su base de conocimientos. 

En la fase de ajuste posterior, el modelo se perfecciona utilizando conjuntos de datos personalizados creados por OpenAI. Este proceso de ajuste se centra en dominios y directrices específicos para garantizar que el modelo se ajuste al comportamiento deseado y produzca respuestas seguras y fiables.

Los casos de uso de Chat GPT son diversos y se expanden rápidamente. Se puede utilizar en situaciones de atención al cliente, donde puede responder a preguntas comunes, proporcionar información útil y ayudar a resolver problemas. 

El chat GPT también tiene aplicaciones en la generación de contenidos, ya que ayuda a los escritores sugiriéndoles ideas, potenciando su creatividad y proporcionándoles asistencia en la redacción de borradores, además de ser una valiosa herramienta con fines educativos, ya que ayuda a los alumnos a encontrar información, explicar conceptos y participar en experiencias de aprendizaje interactivas.

Aunque Chat GPT ofrece posibilidades interesantes, es importante señalar que tiene ciertas limitaciones. En ocasiones, el modelo puede generar respuestas plausibles pero incorrectas o engañosas. 

También puede ser sensible a la formulación de la entrada, ya que una ligera reformulación puede dar lugar a respuestas diferentes. OpenAI reconoce estas limitaciones y sigue trabajando para perfeccionar las capacidades del modelo, garantizar la seguridad y abordar las preocupaciones relacionadas con los sesgos y las consideraciones éticas.

Google Bard (ahora Gemini)

Google Bard (ahora Gemini) es un impresionante modelo lingüístico de IA desarrollado por Google que es una combinación de LaMDA (Modelo Lingüístico para Aplicaciones de Diálogo) y PaLM (Modelo Lingüístico Pathways). 

LaMDA es un modelo lingüístico de 137.000 millones de parámetros entrenado en un enorme conjunto de datos de texto y código. LaMDA está diseñado para poder mantener conversaciones con humanos, y puede generar texto, traducir idiomas y escribir distintos tipos de contenidos creativos.

Pathways Language Model es un modelo lingüístico de 540.000 millones de parámetros entrenado con Pathways. Pathways es un nuevo marco de aprendizaje automático desarrollado por Google AI que permite un entrenamiento más eficiente y eficaz de grandes modelos lingüísticos. PaLM está diseñado para poder realizar una gama más amplia de tareas que LaMDA, incluidas la lógica y el razonamiento.

Las principales capacidades de Google Bard residen en su capacidad para generar resultados eficaces y precisos. Aprovechando las técnicas más avanzadas de aprendizaje profundo, Google Bard ha sido entrenado en vastos conjuntos de datos de obras literarias, poemas y muestras de escritura creativa. 

Esta amplia formación le permite captar la esencia del lenguaje, comprender las estructuras poéticas y crear composiciones originales que se ajusten a diferentes estilos, temas y estados de ánimo.

La metodología de entrenamiento de Google Bard implica un sofisticado proceso que abarca fases de preentrenamiento y de ajuste. Durante el preentrenamiento, el modelo se expone a un gran corpus de datos de texto procedentes de diversas fuentes literarias. 

Esta exposición ayuda a Google Bard a desarrollar una comprensión de los patrones lingüísticos, las técnicas narrativas y los elementos estilísticos que contribuyen a la escritura creativa. 

La fase de perfeccionamiento consiste en entrenar el modelo con conjuntos de datos personalizados seleccionados por Google, en los que se emplean directrices y criterios específicos para perfeccionar los resultados del modelo y garantizar el cumplimiento de las normas éticas y de calidad.

Lo que lo diferencia de Chat GPT es que tiene acceso a la búsqueda de Google. Esto significa que Bard es capaz de generar información en directo extraída directamente de Internet. Esta capacidad, unida al desarrollo de las capacidades lingüísticas y de PNL, hace que Bard sea el modelo lingüístico más prometedor. 

Nuestra opinión

Hemos utilizado exclusivamente tanto Bard. Chat GPT y otros modelos lingüísticos de OpenAI anteriores a GPT, concretamente los modelos Davinci. Los modelos Davinci eran extremadamente buenos en respuestas concisas a diferencia de GPT, que es más conversacional.

Hemos utilizado GPT de forma más natural porque ya lleva bastante tiempo en el mercado, a diferencia de Bard, que salió hace unos días. Hemos utilizado los modelos lingüísticos de Chat GPT y Davinci para ayudar en el aprendizaje, la resolución de problemas y la planificación y generación de contenidos, así como en toda una serie de casos de uso diferentes desde su creación. 

¿Nuestra sincera valoración? 

Ha mejorado notablemente factores como la eficacia y el tiempo total necesario para completar tareas que van desde las más insignificantes a las más complejas. Un área en la que ha producido el mayor impacto es la generación de contenidos, que se espera de Modelos de PNL como GPT y Bard.

Estos LLM han ayudado a nuestros profesionales del marketing y redactores de contenidos a encontrar esa chispa de creatividad en momentos en los que la inspiración era limitada. Es importante señalar que ninguno de estos modelos lingüísticos GPT, Bard o DaVinci entregó a nuestros redactores manuscritos acabados, pero sus estilos conversacionales permitieron a nuestros redactores convertirse en avisadores bastante hábiles. En muy poco tiempo, supieron qué preguntar y cómo formularlo para obtener el resultado deseado. 

Sin embargo, según nuestra experiencia personal, hemos observado algunos problemas al utilizar Chat GPT y Google Bard.

Chat GPT

Una grieta en la armadura de la GPT es que la información en bruto que proporciona suele estar plagada de errores. Errores estadísticos, conceptuales y de todo tipo. Por eso es importante señalar que, aunque se trata de una tecnología apasionante, hay que tener cuidado al utilizarla para realizar tareas en el mundo real. 

Sin embargo, esto es una consecuencia natural de que se haya entrenado con conjuntos de datos predeterminados, y lo que ocurre con los datos es que son una variable que cambia constantemente. Lo que hoy es un hecho, mañana puede no serlo. La información cambia constantemente. Por ahora, OpenAI utiliza una combinación de preentrenamiento y ajuste fino para dirigir el modelo hacia resultados más precisos y fiables.  

Google Bard (ahora Gemini)  

Con Bard, nuestra experiencia ha sido muy diferente. Los puntos fuertes de Bard se inclinan más hacia la presentación de la información en un formato claro, conciso y fácil de leer. Esto es fenomenalmente útil si estás intentando aprender algo, pero una pesadilla para prácticas como la creación de contenidos y la redacción publicitaria. 

Bard es casi demasiado pedante a veces. En la creación de contenidos, se espera cierto estilo al escribirlos. Por ejemplo, estructuras de frases más llamativas, tonos alegres y profesionales y uso de vocabulario variado. Para conseguir todo esto en la producción de Bards, se requiere una buena dosis de indicaciones específicas. 

Bard también proporciona información errónea, pero gracias a su acceso a datos en tiempo real a través de la búsqueda de Google, se puede rectificar al instante. 

Chat GPT vs Google Bard (Ahora Gemini): Comparación de factores clave

Datos de formación

Chat GPT se entrena con una gran variedad de textos de Internet, como libros, artículos y páginas web. Este amplio corpus de entrenamiento le ayuda a acumular conocimientos de diversas fuentes y a proporcionar información detallada sobre diversos temas. 

Por otro lado, Google Bard (ahora Gemini) se entrena con una mezcla de datos con licencia, texto disponible públicamente y datos creados por formadores humanos. Este método de entrenamiento único le permite conocer distintos estilos lingüísticos y generar textos creativos y coherentes.

Capacidades

Chat GPT destaca en la generación de respuestas conversacionales, lo que lo hace adecuado para aplicaciones como asistentes virtuales y chatbots de atención al cliente. Demuestra una gran comprensión del lenguaje y puede responder contextualmente a las entradas del usuario. Google Bard, por su parte, se centra en la generación de textos creativos y coherentes, como poemas, relatos y letras de canciones. Enfatiza los aspectos artísticos de la generación de lenguaje, permitiendo a los usuarios experimentar la narración de historias y la escritura creativa.

Comprensión del lenguaje natural

Tanto Chat GPT como Google Bard muestran capacidades avanzadas de comprensión del lenguaje natural. Chat GPT puede comprender eficazmente las consultas de los usuarios, entender el contexto y ofrecer respuestas pertinentes. Puede mantener conversaciones y generar interacciones similares a las humanas. Google Bard comprende los matices del lenguaje y puede generar textos con estilos o tonos específicos, capturando la esencia de diferentes géneros de escritura.

Arquitectura modelo

Chat GPT

La arquitectura del modelo Chat GPT es lo que le permite comprender y generar respuestas similares a las humanas. Desglosémosla en términos sencillos para entender cómo funciona.

• Bloques de construcción:

Chat GPT se construye utilizando una estructura especial llamada transformador. Piense en él como una potente herramienta para procesar y comprender el lenguaje. Permite a Chat GPT entender lo que estás diciendo y desarrollar una respuesta adecuada.

• Comprender y generar:

Chat GPT consta de dos partes principales: un codificador y un descodificador. El codificador escucha lo que dices y lo entiende, mientras que el decodificador genera una respuesta basada en lo que oye.

• Prestar atención:

El transformador tiene un truco genial llamado autoatención. Ayuda a Chat GPT a centrarse en las partes esenciales de lo que estás diciendo. Al igual que tú prestas atención a las palabras esenciales de una frase, Chat GPT presta atención a las palabras importantes para dar sentido a tu mensaje.

• Capas y capas:

Chat GPT es un sándwich con muchas capas. Cada capa le ayuda a comprender mejor tu mensaje. Cuantas más capas, más profunda será su comprensión.

• Formación:

Chat GPT pasa por dos etapas de entrenamiento. En primer lugar, aprende de una gran cantidad de texto disponible en Internet para comprender patrones lingüísticos. Después, afina su aprendizaje con ejemplos concretos para generar respuestas más precisas.

• Responder al contexto:

Chat GPT está entrenado para responder en función de lo que le digas. Utiliza sus conocimientos para dar respuestas que tengan sentido en la situación dada.

El modelo de arquitectura de Chat GPT combina estos elementos para entender lo que dices y ofrecerte respuestas pertinentes. Es como tener un compañero de conversación inteligente que puede entenderte y responderte. A medida que los investigadores sigan mejorando el modelo, podemos esperar capacidades lingüísticas aún más impresionantes y posibilidades apasionantes en las interacciones entre humanos y ordenadores.

Google Bard (ahora Gemini)

Google Bard es un chatbot con un gran modelo lingüístico (LLM) desarrollado por Google AI. Se ha entrenado con un enorme conjunto de datos de texto y código, y puede generar texto, traducir idiomas, escribir distintos tipos de contenido creativo y responder a tus preguntas de forma informativa.

La arquitectura del modelo de Google Bard se basa en una red neuronal llamada LaMDA (Modelo Lingüístico para Aplicaciones de Diálogo). LaMDA es un modelo basado en transformadores, lo que significa que utiliza una pila de capas de autoatención para aprender las relaciones entre palabras y frases. Esto permite a LaMDA generar textos gramaticalmente correctos y semánticamente significativos.

Además de LaMDA, Google Bard también utiliza otras redes neuronales para realizar tareas específicas. Por ejemplo, Bard utiliza una red neuronal llamada BERT (Representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores) para generar un texto coherente con el contexto de la conversación. Bard también utiliza una red neuronal llamada RoBERTa (Robustly optimized BERT pretraining approach) para responder a tus preguntas de forma informativa.

La combinación de LaMDA y estas otras redes neuronales permite a Google Bard realizar una gran variedad de tareas. Bard puede generar texto, traducir idiomas, escribir distintos tipos de contenido creativo y responder a tus preguntas de forma informativa. A medida que Bard siga desarrollándose, es probable que pueda realizar aún más tareas en el futuro.

Componentes del modelo

El modelo de arquitectura de Google Bard consta de los siguientes componentes:

• Codificador: El codificador se encarga de procesar el texto de entrada y convertirlo en una secuencia de vectores. El codificador utiliza una pila de capas de autoatención para aprender las relaciones entre palabras y frases del texto de entrada.

• Decodificador: El descodificador se encarga de generar el texto de salida. El descodificador utiliza una pila de capas de autoatención para aprender las relaciones entre palabras y frases en el texto de salida, así como las relaciones entre el texto de salida y el texto de entrada.

• Atención: El mecanismo de atención se utiliza para aprender las relaciones entre las palabras y frases del texto de entrada y el de salida. El mecanismo de atención permite a Bard generar textos gramaticalmente correctos y semánticamente significativos.

• Capa de salida: La capa de salida se encarga de generar el texto de salida final. La capa de salida utiliza una función softmax para generar una distribución de probabilidad sobre todas las palabras posibles.

• Formación: Google Bard se entrena con un enorme conjunto de datos de texto y código. El conjunto de datos contiene texto de diversas fuentes, como libros, artículos, código y conversaciones. Además, el conjunto de datos se selecciona cuidadosamente para garantizar que sea informativo e imparcial.

Google Bard se entrena utilizando un método de aprendizaje supervisado. Esto significa que Bard recibe un conjunto de pares de texto de entrada y texto de salida. Bard aprende entonces a generar un texto de salida similar al texto de salida del conjunto de entrenamiento.

El proceso de formación de Google Bard es muy costoso desde el punto de vista computacional. El proceso de entrenamiento tarda varios meses en completarse.

Consideraciones éticas

Aunque ambos modelos se esfuerzan por tener en cuenta consideraciones éticas, es importante señalar posibles problemas. Chat GPT puede producir respuestas sesgadas o inexactas debido a sus datos de entrenamiento, que reflejan los sesgos presentes en Internet. La comprobación de los hechos es crucial para garantizar la exactitud de la información. Google Bard, por su parte, pretende dar prioridad a las directrices éticas filtrando contenidos y adhiriéndose a prácticas de IA responsables.

Disponibilidad e integración

Se puede acceder a Chat GPT a través de la API de OpenAI, lo que permite a los desarrolladores integrarla en diversas plataformas y aplicaciones. Esto permite flexibilidad y un uso generalizado en diferentes sistemas. Google Bard, en el momento de escribir estas líneas, no está disponible públicamente, y sus opciones de integración pueden estar limitadas a las propias plataformas de Google.

Precisión y coherencia

Aunque ambos modelos se esfuerzan por ser precisos, Chat GPT puede producir ocasionalmente respuestas sin sentido o fuera de tema, lo que requiere una cuidadosa supervisión y filtrado. Gracias a sus inmensos datos de entrenamiento, puede generar respuestas coherentes y relevantes en la mayoría de los casos. Google Bard se centra en mantener la coherencia y generar textos creativos, con el objetivo de ofrecer resultados atractivos. Sin embargo, pueden surgir incoherencias ocasionales que requieran mejoras iterativas.

Liberar el potencial: Casos de uso y aplicaciones

Chat GPT

Chat GPT, con sus avanzadas funciones de procesamiento del lenguaje, ha encontrado numerosas aplicaciones en el mundo real en diversos sectores. Exploremos algunos de los interesantes casos de uso y aplicaciones en los que Chat GPT se ha empleado con éxito:

• Atención al cliente:

Chat GPT ha revolucionado atención al cliente mediante asistencia automatizada y asistencia. Puede responder a consultas comunes, proporcionar información sobre productos e incluso solucionar problemas básicos. Al utilizar Chat GPT, las empresas pueden mejorar los tiempos de respuesta, aumentar la satisfacción del cliente y reducir la carga de trabajo de los agentes humanos de atención al cliente.

• Creación de contenidos:

Los creadores de contenidos y los escritores han encontrado valor en Chat GPT para generar ideas, hacer lluvias de ideas y redactar contenidos. Puede ayudar a generar entradas de blog, artículos y piezas creativas ofreciendo sugerencias, ampliando temas y proporcionando información relevante. Las capacidades de generación de lenguaje de Chat GPT permiten a los creadores de contenidos agilizar su proceso de escritura y mejorar la productividad.

• Asistencia virtual:

Chat GPT funciona como un asistente virtual, capaz de realizar tareas y proporcionar información sobre diversos temas. Puede ayudar a programar citas, responder preguntas, proporcionar recomendaciones e incluso ofrecer asistencia personalizada. La capacidad de Chat GPT para entender el lenguaje natural lo convierte en un asistente virtual versátil que puede ayudar a los usuarios en sus actividades cotidianas.

• Aprendizaje de idiomas:

En el ámbito de la educación, Chat GPT se ha utilizado como herramienta de aprendizaje de idiomas. Puede involucrar a los alumnos en conversaciones, simular escenarios de diálogo y proporcionar ejercicios de práctica lingüística. Al interactuar con Chat GPT, los estudiantes de idiomas pueden mejorar sus habilidades conversacionales, recibir retroalimentación y ganar confianza en su dominio del idioma.

• Investigación y exploración del conocimiento:

El chat GPT se ha convertido en una valiosa herramienta para investigadores y buscadores de conocimiento. Puede ayudar a recopilar información, responder a preguntas concretas y aportar ideas sobre diversos temas. Los investigadores pueden utilizar Chat GPT para explorar nuevas ideas, validar hipótesis y acceder a una gran cantidad de información de distintos ámbitos.

• Recomendaciones personalizadas:

Gracias a su comprensión de las preferencias del usuario y a su amplia base de conocimientos, Chat GPT puede ofrecer recomendaciones personalizadas. Tanto si se trata de sugerir libros, películas, productos o destinos de viaje, Chat GPT puede aprovechar su comprensión del lenguaje para ofrecer sugerencias a medida basadas en las preferencias e intereses individuales.

Las aplicaciones de Chat GPT van más allá de estos ejemplos, ya que su versatilidad permite casos de uso innovadores en diversos sectores. A medida que la tecnología siga avanzando, podemos anticipar nuevos avances en el aprovechamiento de Chat GPT para aumentar la productividad, mejorar la experiencia del cliente y aumentar las capacidades humanas en diversos dominios.

Google Bard (ahora Gemini)

En lo que respecta a casos de uso y aplicaciones, Google Bard va por detrás de GPT debido a que GPT ya cuenta con 2 años de desarrollo y aprendizaje sobre Google Bard. Siendo realistas, Google Bard debería ser tan capaz como GPT en cuanto a sus aplicaciones. 

Sin embargo, sólo porque está un poco atrasado en su aprendizaje, sus resultados pueden no ser tan refinados como los de GPT. Personalmente, hemos utilizado Bard durante unos días y, por lo que sabemos, sus resultados son más precisos y concretos. Algunas de las tareas que hizo bien fueron:

• Generación de texto: Google Bard puede utilizarse para generar texto con diversos fines, como escribir entradas de blog, crear materiales de marketing o generar contenido creativo.

• Traducción: Google Bard puede utilizarse para traducir texto de un idioma a otro. Esto puede ser útil para empresas que necesitan comunicarse con clientes o socios de distintos países.

• Escritura creativa: Google Bard puede utilizarse para escribir distintos tipos de contenido creativo, como poemas, relatos y guiones. Esto puede ser útil para los escritores que necesitan ayuda para empezar o que quieren mejorar sus habilidades de escritura.

• Respuesta a la pregunta: Google Bard puede utilizarse para responder a tus preguntas de forma informativa, incluso si las preguntas son abiertas, desafiantes o extrañas. Esto puede ser útil para estudiantes, investigadores o cualquier persona que necesite encontrar información.

Google Bard aún está en fase de desarrollo, pero tiene potencial para convertirse en una potente herramienta para una gran variedad de tareas. A medida que Bard siga desarrollándose, es probable que pueda realizar aún más tareas y que sea aún más útil.

Estos son algunos casos de uso y aplicaciones adicionales de Google Bard:

• Atención al cliente: Google Bard se puede utilizar para responder a las preguntas de los clientes, proporcionar asistencia y resolver problemas. Esto puede ser útil para las empresas que quieren proporcionar excelente servicio al cliente.

• Investigación: Google Bard puede utilizarse para investigar temas, encontrar información y generar informes. Esto puede ser útil para estudiantes, investigadores y cualquier persona que necesite encontrar información.

• Educación: Google Bard puede utilizarse para crear contenidos educativos, proporcionar una enseñanza personalizada y evaluar el aprendizaje de los alumnos. Esto puede ser útil para los educadores que deseen ofrecer experiencias de aprendizaje atractivas y eficaces.

• Entretenimiento: Google Bard puede utilizarse para crear juegos, chatbots y otras formas de entretenimiento. Esto puede ser útil para desarrolladores, artistas y cualquiera que quiera crear experiencias atractivas e interactivas.

Estos son sólo algunos de los muchos casos de uso y aplicaciones de Google Bard. A medida que Bard siga desarrollándose, es probable que se utilice para aún más tareas en el futuro.

Otro aspecto a destacar de Bard es su capacidad para referenciar datos en tiempo real, algo que lo diferencia de Chat GPT, que sólo puede basarse en conjuntos de datos de entrenamiento. Esto significa que, en términos de precisión, Bard podría superar a Chat GPT. 

Explorando los límites: Limitaciones y retos 

LLM como GPT y Bard pueden ser mundos aparte en su enfoque y arquitectura. Dicho esto, adolecen de algunas de las mismas limitaciones. Aspectos como la comprensión del contexto, la utilización del sentido común, la ausencia de generación sesgada de contenidos, etc. Veamos en detalle algunos de estos retos.

Comprender el contexto

En cuanto al contexto, GPT y Bard tienen un rendimiento irregular. GPT utiliza una red neuronal llamada transformador para entender conceptos, y Bard utiliza una trifecta de técnicas (atención, memoria, razonamiento) para aprender el contexto. En casos aislados, tanto Bard como GPT pueden ser capaces de elaborar contenidos contextualmente apropiados, relevantes y precisos, pero también pueden tener problemas en ocasiones. 

En este sentido, GPT lleva más tiempo que Bard. Fue el primer chatbot con IA que vimos, el que dio el pistoletazo de salida a toda la saga de la IA e hizo que las empresas se apresuraran a hacerse un hueco en este nuevo mercado de la IA. GPT ha recorrido un largo camino desde su lanzamiento en sólo 2 años. 

Hace sólo unos días que se ha lanzado Bard, y todavía está en fase de desarrollo. Esto significa que Bard todavía está aprendiendo y consiguiendo una buena comprensión de los cientos y millones de diferentes variaciones de contexto a considerar en una conversación. 

El problema de entender el contexto con precisión es temporal para estos modelos lingüísticos. Sólo están limitados por la memoria de la nube y su propia capacidad de aprendizaje. Con el tiempo, están obligados a seguir aprendiendo más y más patrones contextuales. Esto significa que llegará un momento en que serán tan hábiles descifrando el contexto que el contenido que produzcan será muy preciso.  

Datos incorrectos en la salida

Un gran problema que aqueja a estos dos potentes modelos lingüísticos es su comprobación de hechos. Chat GPT y Bard se equivocan con bastante frecuencia. Chat GPT es más cómplice porque Bard puede equivocarse, pero si se le pide que busque los datos en Google y muestre la fuente, puede rectificar. 

Sin embargo, Chat GPT se queda atascado con datos erróneos o desfasados en muchos casos. Esto ocurre porque, entre bastidores, elabora sus respuestas ficha a ficha o, para simplificar, las elabora basándose en pequeñas conjeturas sobre cuál puede ser la siguiente palabra o carácter posible en la secuencia, basándose en su entrenamiento. 

Este enfoque, por increíblemente preciso que sea para el texto, se equivoca en los datos factuales porque éstos cambian constantemente y el sistema simplemente no se ha enterado de que los datos han cambiado. 

Todas las estadísticas de la imagen de arriba son generadas por Chat GPT. Simplemente no son ciertas. Una rápida búsqueda en Google y usted no encontrará ninguna correlación en el mundo real entre las estadísticas y las afirmaciones de que Chat GPT ha presentado en su respuesta. 

Generación sesgada de contenidos

Chat GPT y Bard, en gran medida realizan todo su aprendizaje a partir de grandes cantidades de datos de texto, lo que puede introducir sesgos en sus respuestas. Si los datos de entrenamiento contienen contenidos sesgados o prejuiciados, ambos modelos lingüísticos pueden reflejar inadvertidamente esos sesgos en sus textos generados. 

La vigilancia es necesaria para identificar y abordar cualquier sesgo en los resultados. En general, es difícil introducir conjuntos de datos absolutamente imparciales. Todos los conjuntos de datos contienen sesgos, y estos sistemas están entrenados por desarrolladores, investigadores y organizaciones: Humanos. Los humanos son inherentemente parciales hacia una cosa u otra.

Por lo tanto, actualmente es esencial señalar que no es posible desarrollar un sistema absolutamente imparcial, pero con el tiempo y mejores prácticas de formación, y diversas fuentes de información, puede ser posible en el futuro.  

Sensibilidad a la fraseología de entrada

Chat GPT y Bard son sensibles al modo en que se formulan las preguntas. Pequeños cambios en la redacción pueden dar lugar a respuestas o tonos diferentes en sus respuestas. Por ejemplo, cuando planteas a Bard y GPT la pregunta "¿Por qué cruzó la gallina la carretera?".

Bard responde pedantemente, dando datos objetivos, una fuente de página wiki y las SERPs de Google, al tiempo que reconoce que esta pregunta es una broma destacada en la cultura popular. 

Chat GPT, para la misma pregunta, reconoce que se trata de una pregunta humorística más que seria, pero no lo detalla en su respuesta. Da una respuesta general desenfadada. 

Es esencial ser consciente de esta diferencia a la hora de utilizar ChatGPT o Google Bard. Si buscas una respuesta más personal y subjetiva, ChatGPT puede ser la mejor opción. Si busca una respuesta más objetiva y basada en hechos, Google Bard puede ser la mejor opción.

Cabe señalar que también es posible obtener respuestas objetivas y precisas de Chat GPT. Todo lo que tienes que hacer es pedirle que responda con hechos, y verás que su respuesta empezará a coincidir con la natural de Bard. 

Consideraciones éticas y jurídicas

El uso de modelos de IA como Chat GPT plantea problemas éticos y jurídicos. La privacidad, la seguridad de los datos, los derechos de propiedad intelectual y el posible uso indebido de la tecnología requieren una atención especial. Un uso transparente, responsable y que rinda cuentas es esencial para mitigar estas preocupaciones.

Una de las principales preocupaciones éticas es que estos LLM puedan utilizarse para generar contenidos nocivos, como discursos de odio o desinformación. Esto se debe a que se entrenan con un enorme conjunto de datos de texto que incluye ejemplos tanto positivos como negativos. Como resultado, pueden manipularse fácilmente para generar textos dañinos u ofensivos.

Otro problema ético es que los LLM pueden utilizarse para suplantar a personas reales. Esto se debe a que pueden ser entrenados para generar texto que no se distinga del texto escrito por humanos. Como resultado, pueden utilizarse para crear artículos de noticias falsos, mensajes en redes sociales o incluso correos electrónicos.

Además de las preocupaciones éticas, también hay una serie de consideraciones legales que deben tenerse en cuenta al utilizar la IA. Por ejemplo, en algunas jurisdicciones es ilegal utilizar IA para generar contenidos difamatorios o que vulneren los derechos de autor.

Es importante conocer estas consideraciones éticas y legales antes de utilizar ChatGPT o Google Bard. Si tiene en cuenta estos factores, podrá asegurarse de que utiliza estas tecnologías de forma responsable y ética.

A continuación se indican algunas consideraciones éticas y legales adicionales que deben tenerse en cuenta al utilizar ChatGPT o Google Bard:

• Privacidad: Los LLM pueden utilizarse para recopilar y almacenar una gran cantidad de datos personales. Estos datos podrían utilizarse para rastrear la actividad en línea de los usuarios, dirigirles publicidad o incluso identificarlos en la vida real.

• Sesgo: Los LLM se entrenan con un conjunto masivo de datos de texto creado por humanos. Como resultado, pueden reflejar los prejuicios que existen en la sociedad humana. Esto puede llevar a que los LLM generen textos ofensivos o perjudiciales para determinados grupos de personas.

• Rendición de cuentas: Puede resultar difícil responsabilizar a los desarrolladores de LLM del contenido que generan sus modelos. Esto se debe a que los LLM son sistemas complejos difíciles de entender. Como resultado, puede ser difícil determinar quién es responsable del contenido que generan estos modelos.

Es importante conocer estas consideraciones éticas y legales antes de utilizar ChatGPT o Google Bard. Si tiene en cuenta estos factores, podrá asegurarse de que utiliza estas tecnologías de forma responsable y ética.

Formación y mejora continuas

El entrenamiento continuo es el proceso de introducir nuevos datos en un LLM y volver a entrenarlo. Esto ayuda al LLM a aprender cosas nuevas y mejorar su rendimiento. Tanto ChatGPT como Google Bard se entrenan continuamente, lo que significa que mejoran constantemente.

Hay varias formas de participar en la formación continua de ChatGPT y Google Bard. Una forma es donar datos al proceso de formación. Esto puede hacerse proporcionando texto, código u otras formas de datos con los que los LLM puedan aprender. Otra forma de participar es proporcionar comentarios sobre el rendimiento de los LLM. Esto puede hacerse utilizando los LLM e informando de cualquier error o problema que encuentres.

Si participas en la formación continua de ChatGPT y Google Bard, podrás contribuir a que sean herramientas aún mejores para la comunicación, la creatividad y el aprendizaje.

Estas son algunas de las ventajas de la formación continua para ChatGPT y Google Bard:

• Mayor precisión: La formación continua ayuda a los LLM a aprender de los nuevos datos y a mejorar su precisión. Esto significa que es menos probable que cometan errores al generar texto, traducir idiomas o responder preguntas.

• Mayor fluidez: La formación continua ayuda a los LLM a aprender a generar textos más fluidos y naturales. De este modo, resultan más agradables de usar y tienen más probabilidades de ser comprendidos por los humanos.

• Aumento de la creatividad: La formación continua ayuda a los LLM a aprender a generar textos más creativos y originales. Esto los hace más útiles para tareas como escribir ficción o generar textos de marketing.

En general, la formación continua es una herramienta valiosa para mejorar el rendimiento de ChatGPT y Google Bard. Si te implicas en el proceso de formación continua, puedes contribuir a que estas LLM sean herramientas aún más potentes y útiles.

Perspectivas de futuro e implicaciones

Las perspectivas de futuro de los modelos lingüísticos de IA, como Chat GPT y Google Bard, están llenas de posibilidades e implicaciones apasionantes. Estos modelos avanzados ya han dado pasos significativos en el procesamiento del lenguaje natural y están preparados para dar forma a diversas industrias y dominios en los próximos años.

Un área clave en la que estos modelos muestran un inmenso potencial es el servicio y la asistencia al cliente. Chat GPT y Google Bard pueden revolucionar la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, ofreciendo una asistencia más personalizada y eficiente. 

Gracias a su capacidad para comprender y generar respuestas similares a las humanas, estos modelos pueden gestionar una amplia gama de consultas de los clientes y proporcionar información precisa en tiempo real. Esto puede dar lugar a mayor satisfacción del clienteEl resultado es una reducción de los tiempos de respuesta y una mejora general de la experiencia del cliente.

Sin embargo, el impacto de los modelos lingüísticos de IA no se limita únicamente a la atención al cliente. También pueden desempeñar un papel importante en la creación y generación de contenidos. 

Gracias a su capacidad para generar textos coherentes y contextualmente relevantes, estos modelos pueden ayudar a escritores, periodistas y creadores de contenidos a generar artículos de alta calidad, informay piezas creativas. 

Esto puede aumentar la productividad, agilizar los procesos de creación de contenidos e incluso inspirar nuevas formas de narración y creatividad.

De cara al futuro, no se pueden ignorar las implicaciones éticas de los modelos lingüísticos de IA como Chat GPT y Google Bard. A medida que estos modelos se vuelven más potentes y capaces, resulta crucial abordar problemas como la parcialidad, la desinformación y el uso responsable de la IA. 

Lograr un equilibrio entre los avances tecnológicos y las consideraciones éticas es primordial para garantizar que estos modelos se utilicen de forma que beneficien a la sociedad en su conjunto.

Además, la investigación y el desarrollo en curso se centran en perfeccionar y mejorar estos modelos lingüísticos de IA. Esto incluye esfuerzos para abordar limitaciones como la comprensión contextual, la detección de sesgos y los mecanismos de ajuste fino. A medida que estos modelos sigan evolucionando, podemos esperar una mayor precisión, comprensión contextual y capacidades mejoradas.

El futuro tanto de Chat GPT como de Google Bard es prometedor. Estos modelos lingüísticos de IA tienen el potencial de transformar diversos aspectos de nuestras vidas, desde la atención al cliente hasta la creación de contenidos. Sin embargo, es esencial proceder con cautela, garantizando un uso ético y un despliegue responsable de estas tecnologías. Si aprovechamos el potencial y afrontamos los retos, podremos aprovechar el poder de los modelos lingüísticos de IA para crear un futuro mejor y más conectado.

Conclusión

La batalla por el dominio de la IA entre Chat GPT y Google Bard (ahora Gemini) ha puesto de manifiesto los avances en los modelos lingüísticos de IA y su impacto en la comunicación. Ambos modelos han transformado la atención al cliente, la creación de contenidos y la asistencia virtual. 

Sin embargo, deben abordarse consideraciones éticas como la parcialidad y el uso responsable. De cara al futuro, los modelos lingüísticos de IA seguirán dando nueva forma a la comunicación en todos los sectores, y es crucial superar los retos que plantea su uso responsable y ético. El futuro encierra un inmenso potencial para que estos modelos nos capaciten y revolucionen nuestra forma de interactuar con la tecnología.