Steven Johnson ha escrito 13 libros, sobre temas que van desde un Brote de cólera en Londres a El valor de los videojuegos. Era un presentador de TV y un presentador de podcasts. Es un orador principal y no tiene por qué llamarse así en su perfil de LinkedIn. Y desde hace más de un año, ha sido empleado de tiempo completo en Google, un ejemplo de ello cuando me invitó a las oficinas de Chelsea del gigante de búsqueda de Nueva York para mostrarme lo que estaba creando su equipo.
se llama cuaderno LMLa forma más sencilla de pensarlo es ser colaborador de la IA y tener acceso a todos los materiales en tu hombro metafórico para guiarte a través de tu proyecto. NotebookLM se lanzó inicialmente para un grupo selecto a principios de este año, pero ahora está disponible para todos como una “prueba”: la forma de bajo riesgo de Google de aprender cómo funciona la aplicación y cómo nos comportamos con ella.
Johnson encontró su camino hacia Google a través de su obsesión de toda la vida con el software como un «socio de pensamiento dinámico», una herramienta para acelerar y mejorar el proceso creativo. Cuando estaba en la universidad se obsesionó con HyperCard, el software de Apple que divide el conocimiento en fragmentos y permite navegar por el espacio de información a través de enlaces. Predijo la navegación web antes de que existiera la web. «Luché mucho para convertir HyperCard en el dispositivo de mis sueños, pero aún no estaba listo», dice. Con el tiempo se convirtió en un entusiasta de Scrivener, un procesador de textos integrado y organizador de proyectos popular entre los autores de libros. (Yo también soy fan).
Cuando Johnson obtuvo acceso al generador de texto GPT-3 de OpenAI en 2021, Yo confieso Esa inteligencia artificial puede elevar el nivel de una nueva generación de herramientas de pensamiento. Oh espera, Se dijo a sí mismo, Esto que siempre ha estado en el fondo de mi mente ahora será posible.. Escenarios que eran inimaginables incluso hace un año están de repente sobre la mesa. Johnson aún no sabía que Google no sólo tenía grandes modelos de lenguaje similares, sino que ya estaba trabajando en un proyecto muy en línea con su pensamiento. En mayo de 2022, un pequeño equipo de la división experimental de Google Labs envió un correo electrónico a Johnson. Armaron una reunión cruzada Línea estelar, un proyecto de Google Labs que permite reuniones en persona inquietantemente íntimas. «Tuve una conversación con un holograma que decía: ‘¿Sabes, esto que has estado persiguiendo toda tu vida?’. Finalmente podemos construirlo», dice Johnson, quien se convirtió en consultor a tiempo parcial para el pequeño equipo, inicialmente compartiendo el flujo de trabajo de un escritor profesional. «Aquí hay cuatro o cinco ingenieros, y aquí hay un autor real, vigilémoslo», resumió el proceso Josh Woodward, director de Google Labs. Finalmente, Johnson se involucró. en el desarrollo del producto en sí y estuvo absorbido hasta el punto de aceptar un trabajo de tiempo completo. Su puesto en Google Labs es el de editor en jefe.
NotebookLM, originalmente llamado Project Tailwind, comienza creando un conjunto de datos a partir del material fuente, que se arrastra a la herramienta desde Google Docs o el Portapapeles. Después de que la aplicación digiera todo, podrá hacer preguntas a NotebookLM sobre sus materiales, gracias a la tecnología Big Language Model de Google, respaldada en parte por la actualización Gemini recién lanzada. Las respuestas reflejan no sólo lo que hay en su fuente, sino también la comprensión general más amplia del mundo que tiene Géminis. Una característica importante es que cada respuesta a sus consultas viene con un conjunto de citas que indican exactamente de dónde proviene la información, para que los usuarios puedan verificar la exactitud de su resultado.
Google no es la única empresa que imagina productos que permitan a las personas crear conjuntos de datos personalizados para explorar con los LLM. En el OpenAI Developer Day el mes pasado, la compañía presentó pequeñas máquinas GPT personalizadas que se pueden ajustar para una tarea específica. Woodward admite que existe una «similitud fundamental». Pero afirma que NotebookLM se centra más en la optimización del flujo de trabajo y está orientado a proporcionar una precisión superior en su producción. También dice que los productos OpenAI tienen más personalidad, mientras que NotebookLM está diseñado para no tener tales pretensiones.
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