Fue llegar ChatGPT a nuestras vidas a finales del pasado año y desde entonces ha sido un no parar en el segmento de los modelos de Inteligencia Artificial generativa. Tal ha sido el revuelto que hasta Google ha tenido que mover ficha para no quedarse atrás, pes e que la compañía lleva años invirtiendo en el desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial.
Como ya os comentábamos en su momento, Google Bard es la respuesta de Google al auge de ChatGPT y de servicios similares asentados en las tecnologías de OpenAI. El chatbot de Google, considerado actualmente como un experimento y no un producto acabado, ha ido recibiendo diferentes mejores en estos cortos meses de vída.
Las mejoras que desde hoy están presentes
Hoy, precisamente, recibe otras dos mejoras, según avanza Google en un comunicado.
El gigante de las búsquedas dice que Bard es mejor desde hoy en tareas de matemáticas, preguntas de codificación y manipulación de cadenas. Y además, ahora también es capaz de exportar las tablas generadas directamente a la aplicación Hojas de Cálculo.
Google pone como ejemplo que si:
Bard genera una tabla en su respuesta, como si le pide que «cree una tabla para inscripciones de voluntarios para mi refugio de animales», ahora puede exportarla directamente a Hojas de cálculo. .
A este respecto cabe recordar que el pasado mes de mayo adquirió las capacidades de exportación hacia Gmail y Docs, por lo que era cuestión de tiempo que siguiese integrando acciones que lo hagan más compatible con la mayoría de los servicios de Google.
Posibilitando ofrecer respuestas más precisas y razonadas
En lo que respecta a las mejoras en las tareas de matemáticas, preguntas de codificación y manipulación de cadenas, Google dice que ello es ahora posible gracias a la llegada de una nueva técnica llamada «ejecución de código implícito», que ayuda al chatbot de Google en la detección de indicaciones computacionales y ejecutar código en segundo plano, permitiéndole ofrecer resultados con mayor precisión.
Google explica que los modelos de lenguaje extenso son bastante buenos en áreas como el lenguaje y las tareas creativas, no así en áreas como el razonamiento y las matemáticas, por lo que confiar en los modelos de lenguaje extenso no es suficiente, de modo que con la llega de la nueva técnica le permite a Google Bard mejorar sus habilidades en matemáticas y de razonamiento.
La forma en la que ha sido posible mejorar sus habilidades lógicas
Y basándose en la dicotomía de inteligencia humana plasmada en el libro de Daniel Kahneman «Thinking, Fast and Slow»: la separación del pensamiento del «Sistema 1» y el «Sistema 2», Google dice que los modelos de lenguaje extenso trabajan en el sistema 1, generando textos rápidamente sin profundizar en los mismos, mientras que el cálculo tradicional se alinea estrechamente con el pensamiento del Sistema 2, que describe como formulaico y inflexible, que utilizado de manera correcta es capaz de ofrecer impresionantes resultados.
Y bajo este modo de trabajo, señalan que:
hemos combinado las capacidades de los LLM (Sistema 1) y el código tradicional (Sistema 2) para ayudar a mejorar la precisión en las respuestas de Bard. A través de la ejecución de código implícito, Bard identifica las indicaciones que podrían beneficiarse del código lógico, las escribe «debajo del capó», las ejecuta y usa el resultado para generar una respuesta más precisa.
Gracias a ello, Bard ha conseguido mejorar hasta en un 30% a la hora de responder con precisión a los problemas matemáticos y de palabras basados en cálculos de un conjunto de datos, si bien Google señala que Bard no lo hará bien en todos los casos, por ejemplo, a la hora de generar código para ayudar a ofrecer una respuesta rápida, aunque en cualquier caso hace que Bard pueda llegar a ser más útil.
Lógicamente, desde Google ya dejan las puertas abiertas a futuras mejoras en la precisión de las respuestas, por lo que habrá que esperar a ver los anuncios oficiales acerca de los métodos utilizados para ir avanzando en este sentido.
