LaMDA vs GPT-4: Bard vs Bing Chat

Índice

1. Introducción
2. ¿Qué es LaMDA y Bard?
3. ¿Qué es GPT-4 y Bing Chat?
4. Diferencias entre ambos modelos
5. Futuro de la IA conversacional
6. Conclusiones

Introducción

La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un rápido desarrollo en los últimos años, más concretamente en los últimos 8 meses y OpenAI se encuentra en la vanguardia de esta revolución tecnológica, pero Google no se ha quedado atrás ni mucho menos.

En este artículo, exploraremos dos de los modelos más destacados actualmente en el mundo de la IA: LaMDA y GPT-4, el primero desarrollado por Google e implementado como Bard, y el segundo desarrollado por OpenAI (empresa adquirida por Microsoft) y como se ha implementado en Bing, creando Bing Chat, además hablaremos de cómo están redefiniendo la interacción humana con las máquinas.

¿Qué es LaMDA y Bard?

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) es un potente modelo de lenguaje desarrollado por Google. Su objetivo principal es mejorar la capacidad de mantener conversaciones fluidas y contextuales con los usuarios.

Bard por su parte, está basado en LaMDA, es el sistema conversacional creado por Google que permite interactuar con LaMDA en tiempo real. A través de mensajes normales, los usuarios pueden hacer preguntas, solicitar información y obtener respuestas más precisas y relevantes.

Para acceder a Bard debemos dirigirnos a la siguiente url: www.bard.google.com actualmente esta solo disponible en algunos países por lo que tendrás que usar una VPN para acceder, puedes usar la que viene integrada en el navegador Opera, es gratuita y sencilla de usar.

En estos ejemplos no vamos a abordar todas las capacidades de estos modelos como resumir, inferir emociones, crear texto, solo las más interesantes de cada modelo, si quieres ampliar más sobre el tema te dejo una lista de tutoriales sobre el tema:

Prompt Engineering para desarrolladores… y no tan desarrolladores

ChatGPT, hablando con una AI

Una vez dentro, empecemos con un ejemplo, le pediremos a Bard que nos cree código para nuestra aplicación Spring Boot + Java:

Cómo vemos es bastante preciso, pero además nos incluye la fuente de los repositorios de donde ha obtenido la información:

Además de esto, también es capaz de respondernos con imágenes sacadas de Internet.

Algo muy interesante de Bard, es que al estar integrado en Google nos permite exportar los resultados a Google Docs o Gmail para crear un email o un documento basado en los resultados.

Otro de los aspectos interesantes es a nivel matemático, Bard es capaz de resolver complejas operaciones y además explicarlas en un formato amigable, en este caso le hemos pedido que resuelva una integral sencilla:

¿Qué es GPT-4 y Bing Chat?

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) es la última versión del modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, empresa que fue posteriormente adquirida por Microsoft. GPT-4 ha demostrado ser una evolución significativa respecto a sus predecesores (GPT-3), con mejoras en comprensión del lenguaje natural, capacidad de respuesta y generación de texto coherente.

Bing Chat, es una implementación basada en GPT-4, y es el sistema conversacional desarrollado por Microsoft, que permite a los usuarios interactuar con la IA en tiempo real y recibir respuestas precisas y detalladas.

Para poder usarlo debemos ir a www.bing.com y acceder al apartado Chat:

Una vez dentro, vamos a pedirle el mismo ejemplo que a Bard:

Al igual que Bard también nos cita las fuentes, pero a diferencia de este, no ha ido a buscar en ningún repositorio de Github (empresa también de Microsoft) por lo que resulta curioso, sin embargo ambas respuestas (con sus pequeñas diferencias) son totalmente válidas y funcionales, aunque Bard lo hizo en un tiempo ligeramente más corto.

Ahora vamos a pedirle que nos muestre imágenes de Gran Canaria, pero además de mostrarnos resultados de la web, también genera sus propias imágenes (son las que tienen la leyenda «Creado por Bing…») mediante IA con DALL-E, es impresionante.

Por último vamos a pedirle al igual que Bard que resuelva la misma integral, aunque en este caso los resultados son mucho más pobres que en el modelo de Google:

Diferencias entre ambos modelos

Si bien tanto LaMDA (y su implementación en Bard) como GPT-4 (y su uso en Bing Chat) son modelos de lenguaje avanzados para la conversación, existen diferencias clave entre ellos. LaMDA se centra en mejorar la comprensión contextual y la capacidad de mantener diálogos naturales, permitiendo una interacción más fluida y precisa. Por otro lado, GPT-4 ha mostrado mejoras en la generación de texto y la coherencia del lenguaje, brindando respuestas más detalladas y extensas.

Ahora comparando las plataformas en las que están integrados estos modelos, Bard, basado en LaMDA, ofrece la amplia gama de servicios que de por sí ofrece Google, nos ofrece resultados con imágenes y toda la base de datos de información que contiene el buscador más grande de la web, no solo eso sino que al estar integrado en el ecosistema Google nos permite exportar documentos e incluso crear emails basados en sus respuestas, aumentando nuestra productividad. Otro aspecto en el que ha destacado Bard es la forma de presentar sus resultados y su rendimiento a nivel matemático.

Por otro lado, Bing Chat, basado en GPT-4, se encuentra en el ecosistema de Microsoft, pero no solo eso, sino que Microsoft ha adquirido OpenAI, así que se encuentra también en ese ecosistema, pudiendo generar imágenes a través de la IA (DALL-E), además es capaz de comprender más palabras y lenguajes que Bard por el momento, de momento no esta integrado en Office 365 u otras herramientas de Microsoft pero seguramente pronto lo estará y podrá competir en este aspecto con Bard. Un aspecto en el que Bing Chat podría mejorar es en la presentación de sus resultados, ya que como vimos en el último ejemplo matemático deja un poco que desear.

Futuro de la IA conversacional

El futuro de la IA conversacional promete un nivel de interacción cada vez más avanzado y natural entre humanos y máquinas. A medida que modelos como LaMDA y GPT-4 continúan evolucionando, se espera que los sistemas de diálogo se vuelvan aún más sofisticados y personalizados.

Una de las aspectos clave de la IA conversacional es la capacidad de comprender y expresar emociones. A medida que los modelos se enriquecen con una mayor comprensión de las emociones humanas, podrían adaptar su tono y respuesta para reflejar empatía, emoción e incluso humor. Esto permitiría una experiencia de conversación más auténtica y satisfactoria para los usuarios. Aunque como vimos en este tutorial, eso en parte ya es posible.

En el futuro, se espera una mayor integración y colaboración entre diferentes sistemas de IA. Esto permitiría una comunicación fluida y coherente a medida que los modelos de lenguaje interactúan entre sí para proporcionar respuestas más completas y precisas. Por ejemplo, Bard podría utilizar la base de conocimientos de otras plataforma para acceder a información específica mientras mantiene una conversación, brindando respuestas más fundamentadas y actualizadas.

Desde mi punto de vista, el futuro de la IA conversacional se presenta prometedor. Con modelos como LaMDA y GPT-4, podemos anticipar interacciones más emocionalmente inteligentes, personalizadas y fluidas. Eso sí, tendremos que tener cuidado, porque nos podríamos acercar a un futuro en el que sea tremendamente complicado mantener una conversación con un humano y muy sencillo tenerla con una máquina, y eso podría tener graves consecuencias en nuestro modelo de sociedad.

Por lo que más que saber hacia donde se dirige, es el poder controlar la dirección de esta tecnología para que no se convierta en un arma de doble filo.

Conclusiones

Finalizando, hemos podido comprobar como LaMDA y GPT-4 representan avances significativos en la IA conversacional. Mientras LaMDA se enfoca en mejorar la comprensión contextual y la fluidez de las conversaciones, GPT-4 se destaca en la generación de texto y la coherencia del lenguaje. Pero en conclusión, ambos modelos ofrecen interacciones más naturales y precisas entre humanos y máquinas, lo que nos lleva a pensar en un futuro cada vez más interactivo y accesible. A medida que la tecnología avanza, es interesante imaginar cómo estos modelos evolucionarán y nos acercarán aún más a la experiencia de conversar con una inteligencia artificial casi igual que con un humano, o puede que ya lo hayamos conseguido, espero que te haya gustado esta comparación y nos vemos en el próximo artículo 🙂