¿Cómo gestiona Google Bard las tareas de codificación en Python?. Hoy en día, la comunidad de la ciencia de datos -y, de hecho, el mundo entero- habla mucho de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Probablemente el ejemplo más conocido sea ChatGPT, que más concretamente es un chatbot basado en LLM desarrollado por OpenAI. ChatGPT es conocido entre los desarrolladores por ofrecer una potente ayuda relacionada con la codificación.
Bard, un experimento de Google AI, es un ejemplo de LLM. Hoy me gustaría discutir contigo si Bard puede considerarse útil gracias a sus habilidades de codificación, en inteligencia artificial.
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Antes incluso de empezar a escribir este artículo, he hablado bastante con Bard, y muchas de nuestras conversaciones estaban relacionadas con la codificación en Python. Me llevaron a pensar que si uno no sabe demasiado sobre Python, Bard no sería un buen profesor. Sus respuestas me ayudaron mucho, pero enseguida me di cuenta de que tenía que tener cuidado al hablar con él: muchas de sus respuestas eran engañosas, difíciles de entender o incluso incorrectas. Así que, aunque efectivamente me ayudó a responder algunas preguntas sobre Python, me quedó bastante claro que Bard no estaba preparado para enseñar a principiantes de Python, no todavía.
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Estos eran mis pensamientos, pero decidí realizar un experimento sobre sus capacidades de codificación. Este artículo pretende compartir los resultados de este experimento.
Para saber lo que Bard sabe de Python, hablé con él, preguntándole si conoce Python y cómo trabaja con él. En una primera fase, pregunté a Bard si sabe utilizar Python y cómo lo hace. Me enteré de que sabe Python y se considera un muy buen programador de Python. También me dijo que puede ejecutar Python 3.10, tanto en un entorno de contenedor como directamente en una sesión de Python. Además, Bard me dijo que puede instalar y utilizar paquetes PyPi.
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Luego le di tareas específicas de codificación para resolver. Utilizaremos estas discusiones y ejercicios para averiguar si Bard puede considerarse una buena fuente de conocimiento de Python, o incluso un buen programador de Python.
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Las charlas que presento a continuación se llevaron a cabo en octubre y noviembre de 2023. He omitido partes de las respuestas de Bard, ya que incluirlas enteras alargaría demasiado el artículo. Nada de lo que he omitido era sustancial.
