El modelo experimental Gemini 1.5 Pro de Google se ha convertido en el modelo de lenguaje grande (LLM) de mejor rendimiento en el tablero de clasificación de ChatGPT Arena, con una puntuación impresionante de 1300. También lidera las capacidades de visión en el tablero de clasificación de Arena Vision, mostrando sus sólidas habilidades multimodales.

Mientras que el modelo se destaca en tareas multilingües, incluyendo chino y alemán, todavía se queda atrás en ciertas áreas técnicas. Ocupa el cuarto lugar en tareas de codificación y tiene dificultades con algunos comandos en inglés difíciles.

La impresionante ventana de contexto de 2 millones de tokens del modelo y su disponibilidad a través de Google AI Studio y la API lo hacen fácilmente accesible para la experimentación. La API también admite la ejecución de código, lo que permite que el modelo no solo genere código, sino que también lo ejecute y proporcione los resultados.

El modelo experimental Gemini 1.5 Pro de Google es impresionante en sus capacidades multilingües, siendo el modelo de mejor rendimiento en chino y alemán. Sin embargo, todavía se queda atrás en ciertas áreas técnicas.

En el tablero de clasificación de codificación, Gemini 1.5 Pro ocupa el cuarto lugar, lo que indica que hay margen de mejora en sus habilidades de codificación. Del mismo modo, tiene dificultades con los "comandos en inglés difíciles" en comparación con su sólido rendimiento general.

A pesar de estas limitaciones técnicas, Gemini 1.5 Pro sigue siendo un modelo de alto rendimiento, situándose en la primera posición del tablero de clasificación de la arena de chatbots con una puntuación impresionante de 1300. Sus capacidades de visión, medidas por el tablero de clasificación de la arena de visión, también se encuentran entre las mejores disponibles actualmente.

Google ha lanzado recientemente Gemini 1.5 Pro Experimental, que es actualmente el modelo de lenguaje de mejor rendimiento en el tablero de clasificación de ChatBot Arena con una puntuación impresionante de 1300. Este modelo también destaca en capacidades de visión, ocupando el primer lugar en el tablero de clasificación de Arena Vision.

Gemini 1.5 Pro Experimental muestra impresionantes capacidades multilingües, incluyendo ser el mejor modelo para chino y alemán. Sin embargo, todavía se queda atrás en algunas áreas técnicas, como la codificación y el manejo de comandos en inglés difíciles.

Para comenzar con Gemini 1.5 Pro Experimental, puedes acceder a él a través de Google AI Studio. El modelo tiene una gran ventana de contexto de 2 millones de tokens y está disponible de forma gratuita a través de la API. El video demuestra cómo usar tanto Google AI Studio como la API para interactuar con el modelo.

El video muestra las capacidades del modelo en varias tareas, incluyendo:

1. Aritmética y Lógica: El modelo puede resolver problemas aritméticos con precisión e identificar el número de ocurrencias de una letra en una palabra.
2. Razonamiento y Resolución de Problemas: El modelo puede resolver problemas complejos, como el problema de Monty Hall, generando código de simulación y proporcionando resultados precisos.
3. Ejecución de Código: El modelo puede escribir y ejecutar código Python para resolver una variedad de problemas, incluyendo matemáticas, manipulación de cadenas, análisis de datos, web scraping y creación de modelos de aprendizaje automático.

El modelo Gemini 1.5 Pro Experimental de Google no solo es impresionante en su comprensión y generación de lenguaje, sino que también se destaca en tareas multimodales. El modelo puede integrar sin problemas entradas de imagen y texto para realizar diversas simulaciones y análisis.

Un ejemplo destacado es el problema de Monty Hall. Se proporcionó al modelo una imagen y un comando para ejecutar una simulación del problema de Monty Hall con 1,000 ensayos. Gemini pudo escribir código Python para simular el problema y proporcionar los porcentajes de victoria para cambiar y no cambiar de puerta. La capacidad del modelo para entender el enunciado del problema, generar el código apropiado y ejecutar la simulación es un testimonio de su dominio multimodal.

Gemini 1.5 Pro Experimental, el último modelo de lenguaje de Google, ha demostrado capacidades impresionantes en varias áreas, incluyendo el rendimiento de los chatbots, las tareas de visión y las habilidades multilingües. Sin embargo, su destreza técnica es particularmente notable, ya que se destaca en la ejecución de código y la resolución de problemas a través de enfoques programáticos.

Para mostrar las habilidades de ejecución de código de Gemini, realizamos una serie de pruebas diversas, que van desde operaciones matemáticas simples hasta análisis de datos complejos y creación de modelos de aprendizaje automático. En cada caso, el modelo pudo generar código Python preciso y bien estructurado para resolver los problemas planteados, y luego ejecutar el código para proporcionar los resultados finales.

Por ejemplo, cuando se le pidió calcular la suma de los primeros 200 números primos, Gemini no solo enumeró correctamente los números primos, sino que también escribió el código Python para realizar la suma, entregando finalmente el resultado preciso. Del mismo modo, cuando se le encomendó contar el número de ocurrencias de la letra 'R' en la palabra 'fresa', Gemini generó el código Python apropiado y lo ejecutó para proporcionar la respuesta correcta.

La capacidad del modelo para entender e implementar algoritmos también se demostró a través de una implementación de Bogo sort, donde no solo escribió el código de ordenación, sino que también agregó una función para contar el número de iteraciones requeridas.

El modelo Gemini 1.5 Pro Experimental de Google es un modelo de lenguaje impresionante que no solo se destaca en tareas de lenguaje natural, sino que también ofrece poderosas capacidades de ejecución de código a través de la API de Gemini. Esta sección explorará cómo aprovechar la función de ejecución de código de la API de Gemini para resolver una variedad de desafíos de programación.

Primero, configuraremos el entorno necesario instalando el paquete Google Generative AI y obteniendo la clave de API requerida. Luego crearemos un objeto de modelo que habilite la función de ejecución de código especificando la herramienta code_execution.

Con la configuración completa, nos sumergiremos en varios ejemplos que muestren la capacidad del modelo para escribir, ejecutar e interpretar código. Estos ejemplos cubrirán tareas como calcular la suma de los primeros 200 números primos, contar las ocurrencias de una letra en una palabra, implementar algoritmos de ordenación e incluso construir un modelo de aprendizaje automático para predecir precios de viviendas.

A lo largo del proceso, observaremos el proceso de pensamiento paso a paso del modelo, incluyendo la generación de código Python y la ejecución de ese código para proporcionar resultados precisos. Las capacidades de ejecución de código de la API de Gemini lo convierten en una herramienta poderosa para desarrolladores e investigadores que necesitan integrar capacidades de programación avanzadas en sus aplicaciones.

En general, el modelo Gemini 1.5 Pro Experimental de Google es una herramienta poderosa que muestra los avances de Google en el campo de los modelos de lenguaje grande. Vale la pena explorar y probar para cualquiera interesado en los últimos desarrollos en IA y procesamiento de lenguaje natural.