Gemini est le nom du dernier modèle d’intelligence artificielle développé par Google, en collaboration avec DeepMind, sa filiale spécialisée dans l’apprentissage profond. Gemini est un modèle de génération de texte basé sur le réseau de neurones Transformer, qui utilise une technique appelée attention pour capturer les relations entre les mots et les phrases. Gemini se distingue des autres modèles de génération de texte par sa capacité à s’adapter à différents domaines et tâches, en utilisant un mécanisme de méta-apprentissage qui lui permet d’apprendre à apprendre. Gemini vise à créer une intelligence artificielle générale, c’est-à-dire une intelligence capable de comprendre et d’accomplir n’importe quelle tâche humaine. Gemini est considéré comme le modèle d’intelligence artificielle le plus avancé et le plus polyvalent à ce jour.

Gemini est un modèle d’intelligence artificielle multimodale, c’est-à-dire qu’il peut traiter différents types de données, comme le texte, les images, le code, la vidéo ou l’audio. Cette capacité lui confère un avantage sur les modèles concurrents comme GPT-4 ou ChatGPT, qui sont principalement axés sur le texte. Pour évaluer les performances de Gemini sur différents domaines et tâches, nous allons nous appuyer sur les résultats des benchmarks publiés par Google. Nous allons également illustrer avec des exemples concrets de ce que Gemini peut faire, en utilisant le Google AI Studio, une plateforme en ligne qui permet d’interagir avec Gemini.

Tout d’abord, Gemini se distingue par sa capacité à raisonner sur des problèmes complexes, qui nécessitent de la logique, des connaissances générales et du sens commun. Par exemple, Gemini peut résoudre des énigmes, des casse-têtes, des quiz ou des tests de QI. Sur le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), qui regroupe 57 sujets allant des mathématiques à l’histoire en passant par l’informatique ou le droit, Gemini obtient un score de 90%, dépassant le niveau d’un expert humain (89,8%) et le précédent état de l’art, GPT-4 (86,4%). Sur le benchmark Big-Bench Hard, qui rassemble des tâches difficiles nécessitant du raisonnement multi-étapes, Gemini obtient un score de 83,6%, légèrement supérieur à GPT-4 (83,1%).

Ensuite, Gemini se révèle performant dans la génération de code, c’est-à-dire la capacité à produire du code informatique à partir d’une description en langage naturel. Par exemple, Gemini peut écrire du code en Python, en Java, en C++ ou en HTML. Sur le benchmark HumanEval, qui consiste à générer du code Python à partir de spécifications, Gemini obtient un score de 74,4%, surpassant GPT-4 (67%). Sur le benchmark Natural2Code, qui est similaire mais utilise un ensemble de données inédit, Gemini obtient un score de 74,9%, légèrement supérieur à GPT-4 (73,9%).

Enfin, Gemini se montre efficace dans l’analyse d’images, c’est-à-dire la capacité à comprendre le contenu visuel d’une image et à répondre à des questions s’y rapportant. Par exemple, Gemini peut reconnaître des objets, des personnes, des scènes, des émotions ou des actions dans une image. Sur le benchmark MMMU (Massive Multimodal Understanding), qui consiste à répondre à des questions de niveau universitaire impliquant des images, Gemini obtient un score de 59,4%, légèrement supérieur à GPT-4V (56,8%), la version multimodale de GPT-4. Sur le benchmark VQAv2 (Visual Question Answering), qui consiste à répondre à des questions sur des images naturelles, Gemini obtient un score de 77,8%, comparable à GPT-4V (77,2%).

Gemini est un modèle d’intelligence artificielle impressionnant, qui repousse les limites de la génération de texte, du raisonnement, de la génération de code et de l’analyse d’images. Gemini démontre la capacité de Google à innover dans le domaine de l’intelligence artificielle, en utilisant des techniques avancées comme l’attention, le méta-apprentissage et le multimodal. Gemini est également un outil puissant pour les utilisateurs, qui peuvent bénéficier de ses fonctionnalités variées et personnalisables, en accédant au Google AI Studio.

Cependant, Gemini n’est pas sans défauts ni sans risques. Gemini présente des limites techniques, comme sa consommation énergétique élevée, sa dépendance aux données massives, sa difficulté à expliquer ses raisonnements ou à gérer les contradictions. Gemini pose aussi des enjeux éthiques et sociétaux, comme la protection de la vie privée, la responsabilité des erreurs, la régulation de l’usage, la prévention des biais ou des abus. Gemini soulève enfin des questions philosophiques, comme la définition de l’intelligence, la relation entre l’homme et la machine, ou le sens de la créativité.

L’avenir de l’intelligence artificielle est à la fois prometteur et incertain. Gemini représente une étape importante vers l’intelligence artificielle générale, mais il reste encore beaucoup de défis à relever, tant sur le plan scientifique que sur le plan humain. Gemini invite à réfléchir sur le rôle et la place de l’intelligence artificielle dans notre société, et sur les valeurs et les principes qui doivent la guider. Gemini nous interpelle sur le sens et la finalité de notre quête d’intelligence.

Laissez votre commentaire :

@lowis@453
Horizon High Tech Community
Repondre • 1

NewGes-Man 😎
Horizon High Tech Community
Repondre • 1