Intelligence Artificielle
L'IA multimodale Gemini de Google – Une plongée technique approfondie
Sundar Pichai, PDG de Google, ainsi que Demis Hassabis de Google DeepMind, ont a présenté les Gémeaux en décembre 2023Ce nouveau modèle de langage de grande envergure est intégré à la vaste gamme de produits de Google, offrant des améliorations qui se répercutent sur les services et les outils utilisés par des millions de personnes.
Gemini, l'IA multimodale avancée de Google, est née de la collaboration des laboratoires unifiés DeepMind et Brain AI. Gemini s'inscrit dans la lignée de ses prédécesseurs et promet de proposer une suite d'applications plus interconnectées et plus intelligentes.
L'annonce de Google Gemini, juste après les débuts de Bard, Duet AI et PaLM 2 LLM, marque une intention claire de Google non seulement de rivaliser, mais aussi de diriger la révolution de l'IA.
Contrairement à toute idée d'un hiver de l'IA, le lancement de Gemini laisse présager un printemps florissant, riche en potentiel et en croissance. Alors que l'on se penche sur l'année écoulée depuis l'émergence de ChatGPT, qui a marqué une étape décisive pour l'IA, l'initiative de Google indique que l'expansion du secteur est loin d'être terminée ; elle pourrait même simplement s'accélérer.
Qu'est-ce que les Gémeaux?
Le modèle Gemini de Google est capable de traiter divers types de données, tels que du texte, des images, de l'audio et de la vidéo. Il est disponible en trois versions :« Ultra » , Pro et Nano-chacun étant adapté à des applications spécifiques, du raisonnement complexe à l'utilisation sur l'appareil. Ultra excelle dans les tâches à multiples facettes et sera disponible sur Bard Advanced, tandis que Pro offre un équilibre entre performances et efficacité des ressources, déjà intégré dans Bard pour les invites textuelles. Nano, optimisé pour le déploiement sur appareil, est disponible en deux tailles et propose des optimisations matérielles telles que la quantification 4 bits pour une utilisation hors ligne dans des appareils comme le Pixel 8 Pro.
L'architecture de Gemini est unique par sa capacité de sortie multimodale native, utilisant des jetons d'image discrets pour la génération d'images et intégrant des fonctionnalités audio du modèle vocal universel pour une compréhension audio nuancée. Sa capacité à traiter des données vidéo sous forme d'images séquentielles, entrelacées avec du texte ou des entrées audio, illustre ses prouesses multimodales.
Gemini prend en charge les séquences de texte, d'image, d'audio et de vidéo comme entrées
Accéder aux Gémeaux
Gemini 1.0 est en cours de déploiement dans l'écosystème Google, y compris Bard, qui bénéficie désormais des fonctionnalités avancées de Gemini Pro. Google a également intégré Gemini à ses services de recherche, d'annonces et Duet, améliorant ainsi l'expérience utilisateur grâce à des réponses plus rapides et plus précises.
Pour ceux qui souhaitent exploiter les capacités de Gemini, Google AI Studio et Google Cloud Vertex offrent un accès à Gemini Pro, ce dernier offrant de meilleures fonctionnalités de personnalisation et de sécurité.
Pour découvrir les capacités améliorées de Bard optimisées par Gemini Pro, les utilisateurs peuvent suivre les étapes simples suivantes :
- Accédez à Bard: Ouvrez votre navigateur Web préféré et accédez au site Web Bard.
- Connexion sécurisée: Accédez au service en vous connectant avec votre compte Google, garantissant une expérience transparente et sécurisée.
- Chat interactif:Vous pouvez désormais utiliser Bard, où les fonctionnalités avancées de Gemini Pro peuvent être choisies.
Le pouvoir de la multimodalité :
Gemini utilise essentiellement une architecture basée sur des transformateurs, similaire à celles employées dans des modèles de PNL performants comme GPT-3. Cependant, sa particularité réside dans sa capacité à traiter et à intégrer des informations issues de multiples modalités, notamment du texte, des images et du code. Ceci est rendu possible grâce à une technique innovante appelée attention intermodale, qui permet au modèle d'apprendre les relations et les dépendances entre différents types de données.
Voici une ventilation des principaux composants de Gemini :
- Encodeur multimodal : Ce module traite les données d'entrée de chaque modalité (par exemple, texte, image) indépendamment, en extrayant les caractéristiques pertinentes et en générant des représentations individuelles.
- Réseau d'attention intermodal : Ce réseau est le cœur de Gemini. Il permet au modèle d'apprendre les relations et les dépendances entre les différentes représentations, leur permettant de « se parler » et d'enrichir leur compréhension.
- Décodeur multimodal : Ce module utilise les représentations enrichies générées par le réseau d'attention intermodal pour effectuer diverses tâches, telles que le sous-titrage d'images, la génération de texte en image et la génération de code.
Le modèle Gemini ne se limite pas à la compréhension de textes ou d'images : il s'agit d'intégrer différents types d'informations d'une manière beaucoup plus proche de notre perception du monde. Par exemple, Gemini peut observer une séquence d'images et déterminer l'ordre logique ou spatial des objets qui la composent. Il peut également analyser les caractéristiques de conception des objets pour émettre des jugements, par exemple pour déterminer laquelle de deux voitures a la forme la plus aérodynamique.
Mais les talents de Gemini vont au-delà de la simple compréhension visuelle. Il peut transformer un ensemble d'instructions en code, créant ainsi des outils pratiques comme un compte à rebours qui non seulement fonctionne comme prévu, mais inclut également des éléments créatifs, comme des émojis motivants, pour améliorer l'interaction avec l'utilisateur. Cela témoigne d'une capacité à gérer des tâches exigeant un mélange de créativité et de fonctionnalité, des compétences souvent considérées comme typiquement humaines.
Capacités des Gémeaux : Raisonnement spatial (Source)
Les capacités de Gemini s'étendent à l'exécution de tâches de programmation (Source)
La conception sophistiquée de Gemini est basée sur une riche histoire de recherche sur les réseaux neuronaux et exploite la technologie TPU de pointe de Google pour la formation. Gemini Ultra, en particulier, a établi de nouvelles références dans divers domaines de l'IA, démontrant des améliorations remarquables des performances dans les tâches de raisonnement multimodal.
Grâce à sa capacité à analyser et à comprendre des données complexes, Gemini propose des solutions pour des applications concrètes, notamment dans le domaine de l'éducation. Il peut analyser et corriger des solutions à des problèmes, comme en physique, en comprenant des notes manuscrites et en fournissant une composition mathématique précise. De telles capacités suggèrent un avenir dans lequel l’IA sera utile dans les contextes éducatifs, en offrant aux étudiants et aux enseignants des outils avancés d’apprentissage et de résolution de problèmes.
Gemini a été exploité pour créer des agents comme AlphaCode 2, qui excelle dans les problèmes de programmation compétitifs. Cela démontre le potentiel de Gemini en tant qu'IA généraliste, capable de gérer des problèmes complexes en plusieurs étapes.
Gemini Nano apporte la puissance de l'IA aux appareils du quotidien, en conservant des capacités impressionnantes dans des tâches telles que le résumé et la compréhension écrite, ainsi que dans les défis liés au codage et aux STEM. Ces modèles plus petits sont optimisés pour offrir des fonctionnalités d’IA de haute qualité sur les appareils nécessitant moins de mémoire, rendant ainsi l’IA avancée plus accessible que jamais.
Le développement de Gemini impliquait des innovations dans les algorithmes et l'infrastructure de formation, utilisant les derniers TPU de Google. Cela a permis une mise à l’échelle efficace et des processus de formation robustes, garantissant que même les plus petits modèles offrent des performances exceptionnelles.
L'ensemble de données de formation pour Gemini est aussi diversifié que ses capacités, notamment des documents Web, des livres, du code, des images, de l'audio et des vidéos. Cet ensemble de données multimodal et multilingue garantit que les modèles Gemini peuvent comprendre et traiter efficacement une grande variété de types de contenu.
Gémeaux et GPT-4
Malgré l'émergence d'autres modèles, la question qui préoccupe tout le monde est de savoir comment Gemini de Google se positionne face à GPT-4 d'OpenAI, la référence du secteur pour les nouveaux LLM. Les données de Google suggèrent que si GPT-4 excelle dans les tâches de raisonnement de bon sens, Gemini Ultra a l'avantage dans presque tous les autres domaines.
Gémeaux contre GPT-4
Le tableau de comparaison ci-dessus illustre les performances impressionnantes de l'IA Gemini de Google dans diverses tâches. Gemini Ultra a notamment obtenu des résultats remarquables au test MMLU avec une précision de 90.04 %, témoignant de sa compréhension supérieure aux questions à choix multiples sur 57 sujets.
Dans le GSM8K, qui évalue les questions mathématiques des écoles primaires, Gemini Ultra obtient un score de 94.4 %, démontrant ses compétences avancées en traitement arithmétique. Dans les tests de codage, Gemini Ultra a atteint un score de 74.4 % dans la génération de code HumanEval pour Python, ce qui indique sa forte compréhension du langage de programmation.
Le benchmark DROP, qui teste la compréhension écrite, voit Gemini Ultra en tête avec un score de 82.4 %. Pendant ce temps, dans un test de raisonnement de bon sens, HellaSwag, Gemini Ultra fonctionne admirablement, même s'il ne dépasse pas la référence extrêmement élevée fixée par GPT-4.
Conclusion
L'architecture unique de Gemini, optimisée par la technologie de pointe de Google, en fait un acteur incontournable de l'IA, défiant les normes établies par des modèles comme GPT-4. Ses versions – Ultra, Pro et Nano – répondent chacune à des besoins spécifiques, des tâches de raisonnement complexes aux applications embarquées performantes, témoignant de l'engagement de Google à rendre l'IA avancée accessible sur différentes plateformes et appareils.
L'intégration de Gemini à l'écosystème Google, de Bard à Google Cloud Vertex, met en évidence son potentiel d'amélioration de l'expérience utilisateur sur un large éventail de services. Elle promet non seulement d'optimiser les applications existantes, mais aussi d'ouvrir de nouvelles perspectives pour les solutions basées sur l'IA, que ce soit dans l'assistance personnalisée, les projets créatifs ou l'analyse commerciale.
À l’avenir, les progrès continus des modèles d’IA comme Gemini soulignent l’importance de la recherche et du développement continus. Les défis liés à la formation de modèles aussi sophistiqués et à la garantie de leur utilisation éthique et responsable restent au premier plan des discussions.
