En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial, la innovación constante está resultando ser la clave para desbloquear nuevas capacidades y mejorar las ya existentes (eso, y escalar la capacidad de cómputo de las máquinas, claro).

Recientemente, la presentación del modelo Gemini 1.5 por parte de Google DeepMind ha marcado un hito significativo en el desarrollo de modelos de lenguaje (o LLM), particularmente en lo que respecta a la ventana de contexto y la eficiencia en el procesamiento de información multimodal.

Espera, ¿qué es eso de la ventana de contexto?

Para entender el impacto de Gemini 1.5 Pro, es fundamental comprender qué es una ventana de contexto: se refiere a la cantidad total de tokens (por ejemplo, palabras o caracteres) que el modelo puede analizar al mismo tiempo para generar una respuesta. Esta limitación afecta directamente la capacidad del modelo para comprender y generar texto basado en la información proporcionada.

¿Nunca te ha pasado que te hayas puesto a charlar con un chatbot durante un buen rato y que, al hacer referencia a algo que le dijiste al comienzo de la conversación, ya no sea capaz de recordarlo? Pues es, sencillamente, porque la información aportada ha sobrepasado su ventana de contexto.

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