El truco detrás de las impresionantes capacidades de Gemini 1.5 Pro es su larga ventana de contexto, que le permite recordar grandes cantidades de información. Esto significa que puede leer y comprender libros enteros, bases de código e incluso películas, y luego participar en discusiones detalladas sobre su contenido.

Los académicos ya están utilizando a Gemini 1.5 Pro de maneras notables, como hacerle resumir sus sesiones de levantamiento de pesas, incluido el número de series y repeticiones, o generar notas de conferencia a partir de conferencias grabadas. La IA también puede catalogar rápidamente el contenido de una estantería personal y responder preguntas en profundidad sobre extensos documentos legales.

El documento sobre Gemini 1.5 Pro señala que puede manejar hasta 10 millones de tokens, el equivalente a 10 películas, con una precisión del 99.7%, un logro asombroso que ni siquiera GPT-4 Turbo puede igualar. Además, el modelo ha demostrado la capacidad de aprender y traducir el idioma en peligro de extinción Kalamang, lo que efectivamente preserva el conocimiento cultural.

Gemini 1.5 Pro, un notable asistente de IA de Google DeepMind, se jacta de una capacidad asombrosa que lo distingue de sus pares: una larga ventana de contexto. Esta característica permite a Gemini recordar y procesar grandes cantidades de información, desde libros completos hasta largas escenas de películas.

Los académicos ya están aprovechando el poder de Gemini de maneras innovadoras. Lo están usando para tomar notas de conferencia detalladas, resumir sus sesiones de levantamiento de pesas e incluso catalogar el contenido de sus bibliotecas personales. El recuerdo de Gemini es verdaderamente notable, ya que puede recuperar detalles oscuros de un documento legal de mil páginas con facilidad.

El documento sobre Gemini 1.5 Pro revela aún más hazañas impresionantes. El modelo puede aprender y traducir idiomas en peligro de extinción como el Kalamang, que tiene menos de 200 hablantes en todo el mundo, con una competencia casi nativa. Esta capacidad tiene el potencial de preservar e inmortalizar culturas y patrimonio lingüístico en peligro de extinción.

El principal problema con las impresionantes capacidades de memoria a largo plazo de Gemini 1.5 Pro es la complejidad computacional y de memoria cuadrática del mecanismo de atención propia de la red neuronal transformadora. Esto significa que a medida que aumenta el tamaño de la ventana de contexto, el tiempo de procesamiento crece exponencialmente, en lugar de linealmente.

Por ejemplo, mientras que procesar una sola película puede llevar una cantidad de tiempo razonable, escalar esto a 10 películas podría resultar en un aumento de 100 veces en el tiempo de procesamiento, lo que potencialmente podría llevar hasta 1.5 horas. Esta es una limitación significativa que hace que la aplicación práctica de dichos modelos de memoria a largo plazo sea un desafío.

Gemma es una versión de modelo abierto más pequeña del asistente de IA Gemini 1.5 Pro. Si bien no tiene las mismas impresionantes capacidades que su contraparte más grande, como la ventana de contexto de un millón de tokens, Gemma aún se basa en una base arquitectónica similar.

A pesar de su menor tamaño y contexto reducido, Gemma todavía puede ser una herramienta útil para los usuarios. Puede ejecutarse en dispositivos tan pequeños como un teléfono inteligente, lo que lo hace más accesible que el intensivo en recursos Gemini 1.5 Pro.

Mientras que Gemma no pueda igualar el rendimiento de Gemini en tareas que requieren una gran capacidad de memoria, aún puede ser un recurso valioso para los usuarios que necesiten un asistente de IA más ligero y portátil. El enlace para probar a Gemma se proporciona en la descripción del video.

Gemini 1.5 Pro es un impresionante asistente de IA con la capacidad de recordar y recuperar grandes cantidades de información, desde libros y bases de código hasta películas completas. Su larga ventana de contexto, que puede abarcar hasta 10 millones de tokens, le permite participar en conversaciones detalladas y recuperar detalles oscuros con una precisión notable.

Sin embargo, el asistente no está exento de limitaciones. El mecanismo de atención propia de la red neuronal transformadora tiene una complejidad computacional y de memoria cuadrática, lo que significa que a medida que aumenta el tamaño de la ventana de contexto, el tiempo de procesamiento puede crecer exponencialmente. Esto puede generar retrasos significativos, con un aumento de 10 veces en el tamaño del contexto que potencialmente resulte en un aumento de 100 veces en el tiempo de procesamiento.

Mientras que la precisión de Gemini 1.5 Pro sigue siendo alta, incluso cuando se enfrenta a un contexto de 10 millones de tokens (99.7% de precisión), este problema de complejidad computacional plantea un desafío práctico. Además, es posible que el asistente no se desempeñe tan bien cuando se le encarga de encontrar múltiples agujas en un pajar, ya que su precisión puede disminuir ligeramente en tales escenarios.