Google bard
Introducción a Google bard
Google Bard fue una herramienta de inteligencia artificial conversacional desarrollada por Google, basada en el modelo de lenguaje LaMDA. Su objetivo era ofrecer a los usuarios una experiencia de diálogo avanzada, con miras a integrarse en el motor de búsqueda de Google para mejorar la calidad de las respuestas.
Para su lanzamiento en Europa, la compañía implementó las medidas necesarias para cumplir con las regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Así, Bard se lanzó oficialmente en España el 13 de julio de 2023, cumpliendo con los estándares de privacidad exigidos por la Unión Europea.
No obstante, Google Bard ha quedado obsoleto, y ha sido reemplazado por su evolución más avanzada: Google Gemini. Este nuevo modelo de IA integra capacidades multimodales (texto, imagen, audio y más) y representa el futuro de la inteligencia artificial generativa de Google, ofreciendo una experiencia más potente, versátil y precisa.
Para acceder a la nueva versión, puedes visitar: Google Gemini.
Otras preguntas sobre Google bard
Como chatGPT no permite obtener respuestas más allá de septiembre 2021, debido a que la información fue recopilada y procesada hasta esa fecha, Bard estará siempre conectado a la red por lo que podrá ofrecer datos mas actualizados para su entrenar su modelo.
Bard puede emplearse para obtener información en tiempo real como: “últimos planetas descubiertos” o por ejemplo “
A partir del 10 de octubre de 2023, los últimos planetas descubiertos son:
- TOI-733b, un planeta rocoso que orbita una estrella un poco más pequeña que el Sol, a solo 4,9 días. Este planeta tiene un tamaño algo menor del doble del radio del planeta Tierra, y podría tener agua en su superficie.
- GJ 1002 b y c, dos planetas rocosos que orbitan una estrella enana roja, a solo 16 años luz de la Tierra. Estos planetas tienen un tamaño similar al de la Tierra, y podrían estar en la zona habitable de su estrella, lo que significa que podrían tener agua líquida en su superficie.
- Teegarden b y c, dos planetas rocosos que orbitan una estrella enana roja, a solo 12,5 años luz de la Tierra. Estos planetas tienen un tamaño similar al de la Tierra, y podrían estar en la zona habitable de su estrella.
Estos descubrimientos son importantes porque sugieren que podría haber muchos planetas similares a la Tierra en la Vía Láctea. Esto aumenta la posibilidad de que haya vida en otros planetas, lo que es un tema que ha fascinado a la humanidad durante siglos.
De momento ha llegado a mas de 180 países, llegando a España el 13 de julio de este año.
Como se encuentra en una fase experimental, está disponible en múltiples idiomas, incluyendo español, inglés, francés, alemán, chino y japonés, entre otros. De hecho, se extenderá a más de 40 en total de los 25 que tiene actualmente.
Ofrecerá una interfaz de texto enriquecida con imágenes, y además, aprovechará la potencia de Google Lens para identificar objetos o leer etiquetas y texto, mostrando resultados de búsqueda e información relevante.
Una característica importante es que esta herramienta proporcionará las fuentes de donde proviene la información citada, brindando transparencia en el proceso. Además, permitirá a los desarrolladores exportar código en Python, facilitando la creación de aplicaciones y soluciones personalizadas.
La integración con servicios populares como Gmail y Google Docs será una ventaja notable, ya que permitirá mover las respuestas y acciones directamente desde la herramienta.
Además, se incluirán extensiones que ampliarán las capacidades de respuestas y acciones de este chatbot conversacional. Estas extensiones se apoyaran en la información nuestro perfil y en los archivos almacenados en servicios como Gmail, Google Drive, Google Docs o YouTube.
En resumen, esta herramienta ofrece una experiencia versátil y enriquecida para los usuarios, con la capacidad de personalización y la integración con servicios populares de Google.
El modelo está escrito en Python, un lenguaje de programación que es ideal para el desarrollo de modelos de lenguaje. La red neuronal de este modelo tiene 137 mil millones de parámetros, lo que le permite aprender a realizar una amplia gama de tareas, incluyendo generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de forma informativa. Estos parámetros se entrenaron en un conjunto de datos de texto y código de 1,56 billones de palabras.
