Google ha subido oficialmente el listón en I/O 2023 con el innovador lanzamiento de PaLM 2. La expectación en torno a este modelo lingüístico es innegable, pues ya se ha integrado en Google Bard y promete cambiar las reglas del juego en lo que se refiere al procesamiento del lenguaje. Con todas las funciones de su predecesor y algunas novedades impresionantes, PaLM 2 está a punto de revolucionar la forma en que utilizamos el lenguaje en la tecnología. No te pierdas esta potente herramienta que sin duda llevará el procesamiento del lenguaje al siguiente nivel.

Si te estás preguntando por el modelo PaLM 2 de Google y lo que promete, vamos a explorarlo juntos.

TL;DR

  • El PaLM 2 de Google es un modelo de gran lenguaje de nueva generación presentado en la conferencia Google I/O de 2023.
  • Los modelos lingüísticos son programas AI que comprenden y generan el lenguaje hablado analizando la relación entre las palabras.
  • El modelo lingüístico PaLM 2 de Google promete un alto rendimiento en tareas de razonamiento, multilingüismo, generación de código y traducción.
  • El modelo lingüístico PaLM 2 es una ambiciosa herramienta de razonamiento desarrollada por Google, con 540.000 millones de parámetros
  • PaLM 2 y GPT-4 son dos de los modelos lingüísticos más avanzados desarrollados por OpenAI y Google, respectivamente.
  • TextCortex ofrece a sus usuarios una experiencia de asistente AI de alta calidad, ya que trabaja con sus propios modelos lingüísticos, además de los modelos GPT.

¿Qué son los modelos lingüísticos?

Antes de examinar el modelo de lenguaje PaLM 2 de Google, debemos saber qué son y qué hacen los modelos de lenguaje. Un modelo lingüístico es un programa de inteligencia artificial que se entrena para comprender las lenguas habladas. Los modelos lingüísticos deben desarrollarse utilizando materiales fuente textuales a gran escala, como libros, artículos y sitios web. Así, el modelo lingüístico identifica y comprende los patrones y las relaciones entre las palabras.

¿Cómo funcionan los modelos lingüísticos?

Los modelos lingüísticos comprenden las lenguas habladas a partir de los datos de texto con los que se entrenan y generan resultados con ellos. Mientras que el cerebro humano conecta las palabras con las emociones y los pensamientos, los modelos lingüísticos analizan la relación y el patrón entre las palabras y combinan las palabras con mayor probabilidad para formar frases y párrafos.

google AI palm 2

Los modelos lingüísticos requieren una cantidad considerable de datos textuales y parámetros para establecer esta conexión. En la tecnología moderna, se utilizan técnicas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para construir modelos lingüísticos. Con estas técnicas, los modelos lingüísticos han adquirido la capacidad de generar resultados similares a los de los humanos.

¿Qué hacen los modelos lingüísticos?

Dado que los modelos lingüísticos se entrenan con datos textuales, se utilizan para generar resultados textuales. Por ejemplo, la eficacia y eficiencia de los chatbots y los asistentes de escritura dependen en gran medida del uso de modelos lingüísticos potentes y bien entrenados. Cuanto más entrenado y parametrizado esté un modelo lingüístico, más precisa y de mayor calidad será la salida que pueda generar.

Los modelos lingüísticos también pueden utilizarse para mejorar la calidad de los motores de búsqueda. Como los modelos lingüísticos se entrenan con datos de sitios web, pueden utilizarse para conocer la intención que hay detrás de la consulta de búsqueda de un usuario. Así, aumentará la eficacia y la satisfacción de los usuarios del motor de búsqueda. También es posible traducir entre lenguas habladas utilizando modelos lingüísticos.

¿Por qué son importantes los modelos lingüísticos?

Como los modelos lingüísticos se entrenan con datos acumulados, mejora la experiencia de los usuarios con el motor de búsqueda, la generación de textos y el chatbot. Así, los usuarios pueden dedicar menos tiempo a la búsqueda y acceder a la información que buscan en menos tiempo. Además, con las herramientas de AI que utilizan modelos lingüísticos, es posible automatizar tareas repetitivas y completar tareas basadas en texto como la creación de correos electrónicos, la redacción de ensayos y la blog post generación con alta calidad.

Los modelos lingüísticos refuerzan la comunicación entre máquinas y humanos. Gracias al procesamiento del lenguaje natural, las herramientas AI pueden entender las indicaciones de los usuarios y generar resultados relacionados y de alta calidad. Cuanto mejor comprenda una herramienta AI la petición del usuario, más precisa y de mayor calidad será la salida que le proporcione.

¿Qué es el PaLM 2 de Google?

PaLM (Pathway Language Model) 2 es un gran modelo lingüístico de nueva generación desarrollado por Google y anunciado en la parte de presentación de la conferencia Google I/O 2023. Tiene un mayor rendimiento porque se entrena con más datos y tiene más parámetros que su predecesor, PaLM. Además, Google posiciona el PaLM 2 como una mejor alternativa al GPT-4.

Multilingüismo

Según los datos de que disponemos, PaLM 2 está entrenado con libros, poemas, adivinanzas, sitios web, frases hechas, proverbios y datos de texto de más de 100 idiomas. En otras palabras, el PaLM 2 de Google tiene una profunda comprensión y capacidad de generación de resultados en más de 100 idiomas. Según el informe técnico de Google, el modelo lingüístico PaLM 2 tiene más éxito en el multilingüismo que su predecesor.

Generación de código

PaLM 2, el gran modelo lingüístico de nueva generación de Google, se ha entrenado no sólo en lenguas habladas, sino también en lenguajes de programación. El modelo de lenguaje PaLM 2 está entrenado en más de 20 lenguajes de programación populares, como Python, R, C++, C#, Rust, JavaScript, TypeScript y PHP. Además, el modelo PaLM 2 puede traducir entre lenguajes de programación. Si quieres traducir tu código Python existente a C#, puedes utilizar el modelo PaLM 2.

Razonamiento

Una de las áreas en las que PaLM 2 es ambicioso es el razonamiento. El razonamiento se refiere a la capacidad de los modelos lingüísticos para hacer inferencias lógicas combinando múltiples piezas de información mientras generan la salida. Esta capacidad permite a los modelos lingüísticos impulsar la comprensión y genera una salida de alta calidad. Según los datos de Google, el modelo PaLM 2 obtuvo puntuaciones más altas que su predecesor y sus competidores en pruebas de razonamiento como WinoGrande, ARC-C y DROP.

¿Qué hay de nuevo en PaLM 2?

El modelo lingüístico PaLM 2 es más potente que su predecesor, PaLM. Puede generar resultados de mayor calidad y coherencia en áreas como el razonamiento, la codificación, la traducción, el multilingüismo y la generación de lenguaje natural.

Parámetros

Una de las innovaciones más impresionantes de PaLM 2 son sus 540.000 millones de parámetros. Cuantos más parámetros tenga un modelo lingüístico, mayor será la calidad del resultado que pueda generar, ya que se utilizan como restricciones decisivas durante la generación del resultado. Con sus 540.000 millones de parámetros, PaLM 2 tiene un gran potencial para generar resultados de alta calidad, creativos y coherentes.

Características del PaLM 2

PaLM 2 tiene un gran potencial para la generación de texto y código debido al número de parámetros y datos entrenados de que dispone. Gracias a sus funciones, PaLM 2 puede comprender las complejas estructuras del lenguaje natural y generar textos precisos, coherentes y gramaticalmente correctos. Además, PaLM 2 ofrece a sus usuarios una función de traducción entre lenguas habladas.

Como el modelo lingüístico de PaLM 2 está entrenado con más de 20 lenguajes de programación populares, puede generar resultados de codificación según las indicaciones del usuario. Además, PaLM 2 ofrece a sus usuarios una función de traducción entre lenguajes de programación.

PaLM 2 vs GPT-4

Dos de los principales actores en el desarrollo de grandes modelos lingüísticos son OpenAI y Google. OpenAI ha anunciado recientemente su próximo modelo GPT-4, mientras que Google ha dado a conocer su último modelo, PaLM 2. Estos modelos pueden compararse en varios aspectos, como el tamaño, los datos, la capacidad y el uso. Analizando estos factores, podemos comprender mejor cómo se comparan estos modelos lingüísticos en la carrera por desarrollar la tecnología de procesamiento del lenguaje natural más avanzada.

El modelo lingüístico PaLM 2 se ha entrenado con páginas web, libros, artículos, poemas y adivinanzas en más de 100 idiomas. En comparación, el modelo lingüístico GPT-4 se ha entrenado con un conjunto de datos mucho mayor, que incluye 825 TB de datos textuales procedentes de Reddit, GitHub, Wikipedia y otras fuentes diversas. Mientras que el modelo GPT-4 abarca una gama más amplia de fuentes textuales, PaLM 2 opta por un enfoque más cauteloso al evitar los textos que contienen incitación al odio o desinformación.

TextCortex: El asistente AI de tus sueños

Si buscas un asistente AI que no dependa sólo de los modelos lingüísticos GPT-4 y PaLM 2, entonces TextCortex está diseñado para ti. TextCortex es un asistente de AI que utiliza sus propios modelos lingüísticos además de GPT-4. En otras palabras, además de potentes modelos lingüísticos, también tenemos nuestros propios modelos lingüísticos que entrenamos y desarrollamos cada día.

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TextCortex viene con el AI conversacional más potente, llamado ZenoChat. ZenoChat utiliza el modelo de lenguaje de Sophos además de GPT-4, lo que le permite comprender las indicaciones de los usuarios y generar resultados de alta calidad, similares a los humanos. Además, como ZenoChat tiene memoria conversacional, con cada conversación responde mejor a las preguntas de los usuarios.

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