{"id":678089,"date":"2023-06-12T14:37:56","date_gmt":"2023-06-12T14:37:56","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/bard-ai-de-google-ahora-puede-escribir-y-ejecutar-codigo-para-responder-una-pregunta\/"},"modified":"2023-06-12T14:37:59","modified_gmt":"2023-06-12T14:37:59","slug":"bard-ai-de-google-ahora-puede-escribir-y-ejecutar-codigo-para-responder-una-pregunta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/bard-ai-de-google-ahora-puede-escribir-y-ejecutar-codigo-para-responder-una-pregunta\/","title":{"rendered":"Bard AI de Google ahora puede escribir y ejecutar c\u00f3digo para responder una pregunta"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div itemprop=\"articleBody\">\n<figure class=\"intro-image intro-left\"><figcaption class=\"caption\"\/>  <\/figure>\n<aside id=\"social-left\" class=\"social-left\" aria-label=\"Read the comments or share this article\">\n<\/aside>\n<p><!-- cache hit 23:single\/related:4482adaf7808ba7dc54e919231c8d30f --><!-- empty --><\/p>\n<p>Los modelos de idiomas grandes (LLM) como ChatGPT y Google Bard pueden proporcionar <em>alguno<\/em> respuestas decentes a ciertos tipos de preguntas, pero estas computadoras son, ir\u00f3nicamente, bastante malas en computaci\u00f3n.  Google tiene una nueva soluci\u00f3n para intentar que los modelos de lenguaje realicen tareas simples, como matem\u00e1ticas, correctamente: hacer que la IA escriba un programa.  Google dice que ahora, cuando le pides a Bard una tarea \u00abcomputacional\u00bb como matem\u00e1tica o manipulaci\u00f3n de cadenas, en lugar de mostrar el resultado del modelo de lenguaje, ese modelo de lenguaje escribir\u00e1 un programa, ejecutar\u00e1 ese programa y luego mostrar\u00e1 el resultado de ese programa. al usuario como respuesta.<\/p>\n<p>La publicaci\u00f3n de blog de Google proporciona la entrada de ejemplo de \u00abInvierta la palabra &#8216;Lollipop&#8217; para m\u00ed\u00bb.  ChatGPT falla esta pregunta y proporciona la respuesta incorrecta \u00abpillopoL\u00bb, porque los modelos de lenguaje ven el mundo en trozos de palabras o \u00abtokens\u00bb, y simplemente no son buenos en esto.  Aqu\u00ed est\u00e1 la salida de ejemplo de Bard:<\/p>\n<figure class=\"image shortcode-img full-width\" style=\"width:980px\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cdn.arstechnica.net\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/4-1-980x789.jpg\" width=\"980\" height=\"789\"\/><figcaption class=\"caption\">\n<p>Google<\/p>\n<\/figcaption><\/figure>\n<p>Obtiene la salida correcta como \u00abpopilloL\u00bb, pero lo m\u00e1s interesante es que tambi\u00e9n<em> incluye el c\u00f3digo python<\/em> escribi\u00f3 para responder a la pregunta.  Eso es bueno para las personas con mentalidad de programaci\u00f3n para ver debajo del cap\u00f3, pero wow, es probablemente el resultado m\u00e1s aterrador para la gente com\u00fan.  Tampoco es particularmente relevante.  Imag\u00ednese si Gmail le mostrara un bloque de c\u00f3digo cuando acaba de pedirle que busque el correo electr\u00f3nico.  Es raro.  Solo haz el trabajo que te pidieron que hicieras, Bard.<\/p>\n<aside class=\"ad_wrapper\" aria-label=\"In Content advertisement\">\n    <span class=\"ad_notice\">Anuncio <\/span>    <\/p>\n<\/aside>\n<p>Google compara un modelo de IA que escribe un programa con humanos que hacen divisiones largas en el sentido de que es un modo diferente de pensar:<\/p>\n<blockquote>\n<p data-block-key=\"9buc3\">Este enfoque se inspira en una dicotom\u00eda bien estudiada en la inteligencia humana, especialmente cubierta en el libro de Daniel Kahneman. <em>Pensando, R\u00e1pido y Lento<\/em>\u2014 la separaci\u00f3n del pensamiento del \u201cSistema 1\u201d y el \u201cSistema 2\u201d.<\/p>\n<ul>\n<li data-block-key=\"15kd\">El pensamiento del Sistema 1 es r\u00e1pido, intuitivo y sin esfuerzo.  Cuando un m\u00fasico de jazz improvisa en el acto o un mecan\u00f3grafo piensa en una palabra y la ve aparecer en la pantalla, est\u00e1n usando el pensamiento del Sistema 1.<\/li>\n<li data-block-key=\"4065v\">El pensamiento del sistema 2, por el contrario, es lento, deliberado y esforzado.  Cuando est\u00e1s realizando una divisi\u00f3n larga o aprendiendo a tocar un instrumento, est\u00e1s usando el Sistema 2.<\/li>\n<\/ul>\n<p data-block-key=\"2ko84\">En esta analog\u00eda, se puede pensar que los LLM operan \u00fanicamente bajo el Sistema 1, produciendo texto r\u00e1pidamente pero sin una reflexi\u00f3n profunda.  Esto conduce a algunas capacidades incre\u00edbles, pero puede fallar en algunas formas sorprendentes.  (Imag\u00ednese tratar de resolver un problema matem\u00e1tico usando el Sistema 1 solo: no puede detenerse y hacer la aritm\u00e9tica, solo tiene que escupir la primera respuesta que se le ocurra). El c\u00e1lculo tradicional se alinea estrechamente con el pensamiento del Sistema 2: es formulaico y inflexible, pero la secuencia correcta de pasos puede producir resultados impresionantes, como soluciones a divisiones largas.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Google dice que este m\u00e9todo de \u00abescribir c\u00f3digo sobre la marcha\u00bb tambi\u00e9n se utilizar\u00e1 para preguntas como: \u00ab\u00bfCu\u00e1les son los factores primos de 15683615?\u00bb  y \u00abCalcular la tasa de crecimiento de mis ahorros\u00bb.  La compa\u00f1\u00eda dice: \u00abHasta ahora, hemos visto que este m\u00e9todo mejora la precisi\u00f3n de las respuestas de Bard a problemas matem\u00e1ticos y de palabras basados \u200b\u200ben computaci\u00f3n en nuestros conjuntos de datos de desaf\u00edo internos en aproximadamente un 30 %\u00bb.  Como de costumbre, Google advierte a Bard que \u00abpodr\u00eda no hacerlo bien\u00bb debido a que interpret\u00f3 mal su pregunta o simplemente, como todos nosotros, escribi\u00f3 un c\u00f3digo que no funciona la primera vez.<\/p>\n<p>Bard est\u00e1 codificando respuestas sobre la marcha en este momento si desea intentarlo en bard.google.com.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/magazineoffice.com\/\">Source link-49<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los modelos de idiomas grandes (LLM) como ChatGPT y Google Bard pueden proporcionar alguno respuestas decentes a ciertos tipos de preguntas, pero estas computadoras son, ir\u00f3nicamente, bastante malas en computaci\u00f3n.&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":529833,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[21980],"tags":[6,20834,8674,18677,20603,3672,107,755,495,245,73],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/678089"}],"collection":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=678089"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/678089\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":678090,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/678089\/revisions\/678090"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/529833"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=678089"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=678089"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/magazineoffice.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=678089"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}