Apple finalmente despierta y se mete en el juego de la inteligencia artificial con un modelo que, según ellos, supera a GPT-4 en desempeño.
¿Será verdad? El modelo, llamado ReALM (Reference Resolution As Language Modeling), tiene por objetivo aumentar la funcionalidad de asistentes de voz tipo Siri al permitirles entender el contexto de un requisito a varios niveles.
La clave de ReALM está en el nombre que abrevia esta sigla: Reference Resolution as Language Modeling literalmente traduce a resolución de referencias a modo de modelo de lenguaje, significando esto que el juego de identificar claves o referencias en un entorno (la pantalla) y ponerlas en el contexto de la asistencia requerida se convierte en un problema puro de modelación de lenguaje.
La explicación de lo que es ReALM puede parecer un tanto pesada y confusa, pero la idea es simple: aumentar la eficiencia de la asistencia de Siri al mejorar su entendimiento del entorno que rodea a un requerimiento particular.
Para lograr ese entendimiento, ReALM toma en cuenta entidades o elementos presentes en la pantalla, elementos conversacionales (que pueden provenir de requerimientos previos) y elementos en el fondo (procesos activos o aplicaciones en uso).
Al final, el objetivo es hacer de Siri un asistente más intuitivo y útil al tomar en cuenta el contexto y ofrecer una respuesta en base al mismo y las necesidades del usuario.
Luce interesante esta propuesta de Apple. La gran pregunta: ¿funcionará de la manera fluida en que se pretende?
Siendo el caso que usuarios se quejan de eficiencia actual de Siri, no pocos lo ponen en duda, generando burlas e incredulidad la afirmación de que ReALM supera a GPT-4 en desempeño.
