Gemini : Un modèle multimodal hautement performant
Gemini est le dernier ajout à la famille des modèles multimodaux hautement performants, annoncé par Google. Dans cet article, nous explorerons les capacités de Gemini et les comparerons à d'autres modèles. Nous discuterons également de ses forces et faiblesses, ainsi que de son utilisation dans diverses applications.
Qu'est-ce que Gemini ?
Gemini est une famille de modèles multimodaux hautement performants capables de comprendre et de générer du texte, des images, de l'audio et de la vidéo. Elle se compose de trois modèles : Nano, Pro et Ultra. Nano est conçu pour les téléphones mobiles, Pro équivaut à GPT-3.5 et Ultra est le concurrent de GPT-4, qui sera lancé début de l'année prochaine.
Comment Gemini se compare-t-il aux autres modèles ?
Gemini est meilleur que GPT-4 dans de nombreuses modalités, mais en ce qui concerne le texte, c'est probablement un match nul. Il bat GPT-4 dans neuf des neuf benchmarks de compréhension d'images, six des six benchmarks de compréhension de vidéos et cinq des cinq benchmarks de reconnaissance vocale et de traduction vocale. Il est entraîné pour prendre en charge une fenêtre contextuelle de 32 000 jetons, ce qui se compare à 128 000 pour GPT-4 Turbo.
Les forces de Gemini
La force de Gemini réside dans sa capacité à comprendre des informations nuancées et à répondre à des questions portant sur des sujets complexes. Il peut vous donner une explication personnalisée sur le sujet que vous essayez d'apprendre et fournir des problèmes de pratique personnalisés basés sur les erreurs. Il est également à la pointe de la compréhension naturelle des images, de la compréhension de documents, de la compréhension d'infographies, du sous-titrage vidéo, de la réponse aux questions vidéo et de la traduction vocale.
Les faiblesses de Gemini
La faiblesse de Gemini est qu'il arrive parfois à halluciner des réponses. De plus, Nano, Pro et Ultra ne peuvent répondre qu'avec du texte et du code ; ils ne peuvent pas encore générer d'images.
Les capacités de codage de Gemini
Les capacités de codage de Gemini sont impressionnantes. Le code Alpha 2, basé sur Gemini Pro, a été évalué sur la plateforme Code Forces et a surpassé plus de 99,5 % des participants à la compétition. Le code Alpha 2 n'est pas seulement un modèle, c'est tout un système qui génère des exemples de code pour chaque problème. Il était important d'avoir différentes variantes de Gemini pour générer une diversité de code. Le code Alpha 2 réalise des choses vraiment exceptionnelles et montre ce qui arrive à l'automatisation du codage.
L'avenir de Gemini
Google Deep Mind étudie déjà comment Gemini pourrait être combiné à la robotique pour interagir physiquement avec le monde et devenir vraiment multimodal. Gemini obtiendra plus de sens, deviendra plus conscient et gagnera des points de folie à mesure que nous nous approcherons de l'IA générale.
Conclusion
Gemini est un modèle multimodal hautement performant capable de comprendre et de générer du texte, des images, de l'audio et de la vidéo. Il bat GPT-4 dans de nombreuses modalités et est à la pointe de la compréhension naturelle des images, de la compréhension de documents, de la compréhension d'infographies, du sous-titrage vidéo, de la réponse aux questions vidéo et de la traduction vocale. Ses capacités de codage sont impressionnantes et montrent ce qui arrive à l'automatisation du codage. L'avenir de Gemini est passionnant, il obtiendra plus de sens, deviendra plus conscient et gagnera des points de folie à mesure que nous nous approcherons de l'IA générale.
Points forts
- Gemini est une famille de modèles multimodaux hautement performants capables de comprendre et de générer du texte, des images, de l'audio et de la vidéo.
- Gemini bat GPT-4 dans de nombreuses modalités et est à la pointe de la compréhension naturelle des images, de la compréhension de documents, de la compréhension d'infographies, du sous-titrage vidéo, de la réponse aux questions vidéo et de la traduction vocale.
- Le code Alpha 2, basé sur Gemini Pro, a été évalué sur la plateforme Code Forces et a surpassé plus de 99,5 % des participants à la compétition.
- L'avenir de Gemini est passionnant, il obtiendra plus de sens, deviendra plus conscient et gagnera des points de folie à mesure que nous nous approcherons de l'IA générale.
FAQ
Q : Qu'est-ce que Gemini ?
R : Gemini est une famille de modèles multimodaux hautement performants capables de comprendre et de générer du texte, des images, de l'audio et de la vidéo.
Q : Comment Gemini se compare-t-il aux autres modèles ?
R : Gemini est meilleur que GPT-4 dans de nombreuses modalités, mais en ce qui concerne le texte, c'est probablement un match nul. Il bat GPT-4 dans neuf des neuf benchmarks de compréhension d'images, six des six benchmarks de compréhension de vidéos et cinq des cinq benchmarks de reconnaissance vocale et de traduction vocale.
Q : Quelles sont les forces de Gemini ?
R : La force de Gemini réside dans sa capacité à comprendre des informations nuancées et à répondre à des questions portant sur des sujets complexes. Il peut vous donner une explication personnalisée sur le sujet que vous essayez d'apprendre et fournir des problèmes de pratique personnalisés basés sur les erreurs.
Q : Quelles sont les faiblesses de Gemini ?
R : La faiblesse de Gemini est qu'il arrive parfois à halluciner des réponses. De plus, Nano, Pro et Ultra ne peuvent répondre qu'avec du texte et du code ; ils ne peuvent pas encore générer d'images.
Q : Quelles sont les capacités de codage de Gemini ?
R : Les capacités de codage de Gemini sont impressionnantes. Le code Alpha 2, basé sur Gemini Pro, a été évalué sur la plateforme Code Forces et a surpassé plus de 99,5 % des participants à la compétition. Le code Alpha 2 réalise des choses vraiment exceptionnelles et montre ce qui arrive à l'automatisation du codage.
Q : Quel est l'avenir de Gemini ?
R : Google Deep Mind étudie déjà comment Gemini pourrait être combiné à la robotique pour interagir physiquement avec le monde et devenir vraiment multimodal. Gemini obtiendra plus de sens, deviendra plus conscient et gagnera des points de folie à mesure que nous nous approcherons de l'IA générale.
Ressources :
- https://www.google.com/gemini/
- https://www.wired.com/story/google-gemini-ai-model/
- https://www.nytimes.com/2021/12/08/technology/google-ai-gemini.html
