Contenido creado por Valentina Temesio
Tecnología

No contaron con su astucia

Google Bard recibe un impulso inteligente: ¿podrá ser más astuto que ChatGPT?

El chatbot de de Google que trabaja con tecnología IA tendrá capacidad intelectual para tareas matemáticas y de codificación.

10.06.2023 12:21

Lectura: 2'

2023-06-10T12:21:00-03:00
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Según una publicación reciente del blog de Google, se han implementado algunas mejoras nuevas en Bard, el chatbot con tecnología de IA, que le darán un impulso a su capacidad intelectual para tareas matemáticas, preguntas de codificación y manipulación de cadenas.

Bard, además, puede detectar indicaciones computacionales con mayor precisión. Esto permite que el chatbot comprenda mejor y realice tareas matemáticas, así como también responda preguntas de codificación específicas, explica Rael Hornby en el portal Laptop. Bard omprenderá mejor los mensajes que envía, con una mejor comprensión de la sintaxis y los elementos clave.

Los chatbots de IA como ChatGPT, Bing y Bard son modelos de lenguaje grande (LLM) que funcionan de manera efectiva como motores de predicción, utilizando grandes franjas de muestras de texto recolectadas para predecir mejor qué palabra sigue a la última. Esto es útil para una conversación o para responder a mensajes creativos. Aunque no es tan bueno para resolver problemas matemáticos complejos o proporcionar respuestas adecuadas a mensajes que requieren un razonamiento y una lógica avanzados.

Google no confía en Bard solo como LLM, sino que incluye un nuevo método para generar respuestas que se inspira en el académico de psicología de Princeton, Daniel Kahneman, y su libro Thinking, Fast and Slow.

En el blog de Google hacen referencia a la vez en la que se le pidió que “invirtiera la palabra lollipop (chupetín, en inglés). Bard no solo hizo lo que se le pidió, sino que también proporcionó el script de Python que usó para encontrar la solución. 

Cuando a Bard se le asigna un indicador complejo realiza todas las acciones de un LLM tradicional; sin embargo, luego recurrirá a un sistema secundario basado en la codificación tradicional. Este segundo sistema permitirá a Bard generar código para ayudarlo a comprender mejor las preguntas, ejecutarlo y luego usar los resultados para proporcionar información más precisa.