En los últimos años, los modelos de lenguajes grandes (LLM) han logrado avances significativos en las capacidades de razonamiento de sentido común. Este artículo se centra en el rendimiento del modelo Gemini Pro de Google en tareas de razonamiento de sentido común y lo compara con otros modelos líderes. Los resultados de la investigación muestran que Gemini Pro incluso supera al GPT-3.5 en algunas tareas específicas y demostró su avanzado mecanismo de razonamiento en experimentos comparativos con el GPT-4 Turbo.
Gemini Pro muestra una gran promesa en términos de razonamiento de sentido común, y nuevas investigaciones desafían evaluaciones anteriores. A la par con GPT-3.5, Gemini Pro supera ligeramente en tareas específicas. Los experimentos de inferencia muestran que Gemini Pro y GPT-4Turbo exhiben mecanismos de inferencia avanzados tanto en respuestas correctas como incorrectas.
En definitiva, Gemini Pro demuestra un rendimiento impresionante en el campo del razonamiento con sentido común, proporcionando nuevas direcciones y posibilidades para el desarrollo de la futura inteligencia artificial. Su análisis comparativo con otros modelos avanzados también nos proporciona una referencia valiosa para comprender y evaluar mejor la capacidad de los modelos de lenguaje grandes. Investigaciones adicionales ayudarán a revelar más completamente las ventajas y limitaciones de Gemini Pro.