Explorer le nouveau Gemini de Google DeepMind : de quoi s’agit-il ?

Dans le monde de l'intelligence artificielle (IA), la récente création de Google DeepMind, GEMINI, fait le buzz. Ce développement innovant vise à relever le défi complexe de la reproduction de la perception humaine, en particulier sa capacité à intégrer diverses entrées sensorielles. La perception humaine, intrinsèquement multimodale, utilise plusieurs canaux simultanément pour comprendre l'environnement. IA multimodale, s'inspirant de cette complexité, s'efforce d'intégrer, de comprendre et de raisonner sur des informations provenant de diverses sources, reflétant les capacités de perception de l'humain.

La complexité de l'IA multimodale

Même si l’IA a fait des progrès dans la gestion des modes sensoriels individuels, parvenir à une véritable IA multimodale reste un formidable défi. Les méthodes actuelles impliquent de former des composants séparés pour différentes modalités et de les assembler, mais elles échouent souvent dans les tâches nécessitant un raisonnement complexe et conceptuel.

L'émergence des Gémeaux

Dans sa quête de reproduction de la perception multimodale humaine, Google Gemini s'est révélé être une avancée prometteuse. Cette création offre une perspective unique sur le potentiel de l'IA à décoder les subtilités de la perception humaine. Gemini adopte une approche distinctive, étant intrinsèquement multimodal et soumis à un pré-entraînement sur différentes modalités. Grâce à des ajustements supplémentaires avec des données multimodales supplémentaires, Gemini affine son efficacité et se révèle prometteur pour la compréhension et le raisonnement sur diverses entrées.

Qu'est-ce que les Gémeaux?

Google Gémeaux, lancé le 6 décembre 2023, est une famille de modèles d'IA multimodaux développés par Google DeepMind, l'unité d'Alphabet, en collaboration avec Google Research. Gemini 1.0 est conçu pour comprendre et générer du contenu à partir d'un large éventail de types de données, notamment du texte, de l'audio, des images et de la vidéo.

Une caractéristique remarquable de Gemini est sa multimodalité native, qui le distingue des modèles d’IA multimodaux conventionnels. Cette capacité unique permet à Gemini de traiter et de raisonner de manière transparente divers types de données tels que l'audio, les images et le texte. Il est important de noter que Gemini possède un raisonnement multimodal, lui permettant d’interpréter des notes manuscrites, des graphiques et des diagrammes pour résoudre des problèmes complexes. Son architecture prend en charge l'ingestion directe de texte, d'images, de formes d'onde audio et d'images vidéo sous forme de séquences entrelacées.

Famille des Gémeaux

Gemini propose une gamme de modèles adaptés à des cas d'utilisation et à des scénarios de déploiement spécifiques. Le modèle Ultra, conçu pour des tâches très complexes, devrait être accessible début 2024. Le modèle Pro privilégie les performances et l'évolutivité, adapté aux plateformes robustes comme Google Bard. En revanche, le modèle Nano est optimisé pour une utilisation sur appareil et est disponible en deux versions : Nano-1 avec 1.8 milliard de paramètres et Nano-2 avec 3.25 milliards de paramètres. Ces modèles Nano s'intègrent parfaitement aux appareils, y compris le smartphone Google Pixel 8 Pro.

Gémeaux contre ChatGPT

Selon des sources de l'entreprise, les chercheurs ont largement comparé Gemini aux variantes de ChatGPT, où il a surpassé ChatGPT 3.5 lors de tests généralisés. Gemini Ultra excelle sur 30 des 32 benchmarks largement utilisés dans la recherche de grands modèles de langage. Avec un score de 90.0 % en MMLU (compréhension massive du langage multitâche), Gemini Ultra surpasse les experts humains, démontrant ses prouesses en matière de compréhension massive du langage multitâche. Le MMLU consiste en une combinaison de 57 matières telles que les mathématiques, la physique, l'histoire, le droit, la médecine et l'éthique pour tester à la fois les connaissances du monde et les capacités de résolution de problèmes. Formé pour être multimodal, Gemini peut traiter différents types de médias, ce qui le distingue dans le paysage concurrentiel de l'IA.

Cas d'usage

L’émergence de Gemini a donné naissance à une gamme de cas d’utilisation dont certains sont les suivants :

• Raisonnement multimodal avancé : Gemini excelle dans le raisonnement multimodal avancé, reconnaissant et comprenant simultanément du texte, des images, de l'audio et bien plus encore. Cette approche globale améliore sa capacité à saisir des informations nuancées et à exceller dans l'explication et le raisonnement, en particulier dans des matières complexes comme les mathématiques et la physique.
• Programmation informatique : Gemini excelle dans la compréhension et la génération de programmes informatiques de haute qualité dans des langages largement utilisés. Il peut également être utilisé comme moteur pour des systèmes de codage plus avancés, comme le démontre la résolution de problèmes de programmation compétitifs.
• Transformation du diagnostic médical : les capacités de traitement de données multimodales de Gemini pourraient marquer un changement dans le diagnostic médical, améliorant potentiellement les processus de prise de décision en donnant accès à diverses sources de données.
• Transformer les prévisions financières : Gemini remodèle les prévisions financières en interprétant diverses données dans les rapports financiers et les tendances du marché, fournissant ainsi des informations rapides pour une prise de décision éclairée.

Défis

Bien que Google Gemini ait réalisé des progrès impressionnants dans le développement de l'IA multimodale, il est confronté à certains défis qui nécessitent une attention particulière. Compte tenu de l'ampleur de l'entraînement des données, il est essentiel de l'aborder avec prudence afin de garantir une utilisation responsable des données utilisateur, tout en répondant aux préoccupations en matière de confidentialité et de droits d'auteur. Les biais potentiels dans les données d'entraînement posent également des problèmes d'équité, nécessitant des tests éthiques avant toute publication afin de les minimiser. Des inquiétudes existent également quant à l'utilisation abusive potentielle de puissants modèles d'IA comme Gemini pour des cyberattaques, soulignant l'importance d'un déploiement responsable et d'une surveillance continue dans le paysage dynamique de l'IA.

Développement futur des Gémeaux

Google a affirmé son engagement à améliorer Gemini, en lui donnant les moyens pour les futures versions de progrès en matière de planification et de mémoire. De plus, la société vise à élargir la fenêtre contextuelle, permettant à Gemini de traiter encore plus d'informations et de fournir des réponses plus nuancées. Alors que nous attendons avec impatience de potentielles percées, les capacités distinctives de Gemini offrent des perspectives prometteuses pour l’avenir de l’IA.

En résumé

Gemini de Google DeepMind marque un changement de paradigme dans l'intégration de l'IA, dépassant les modèles traditionnels. Grâce à sa multimodalité native et à son raisonnement intermodal, Gemini excelle dans les tâches complexes. Malgré les défis, ses applications en raisonnement avancé, programmation, diagnostic et transformation des prévisions financières mettent en évidence son potentiel. Alors que Google s'engage dans son développement futur, l'impact profond de Gemini remodèle subtilement le paysage de l'IA, marquant le début d'une nouvelle ère pour les capacités multimodales.