Table des matières
1. Introduction
2. Gemini : Un système plus performant que GPT-4
3. Les forces d'Alphago et des grands modèles de langage
4. Entraînement de Gemini sur des vidéos YouTube
5. Les capacités multimodales de Gemini
6. Gemini et Robocat : Généralisation à de nouvelles tâches
7. Les échéances de l'AGI et le potentiel d'amélioration
8. Les capacités de planification et de résolution de problèmes de Gemini
9. Le document sur les risques extrêmes de DeepMind et la planification à long terme
10. La perspective de Demis Hassabis sur les avantages et les risques de l'IA
Article
**Introduction**
Lors d'une récente interview avec Wired Magazine, Demis Hassabis, le responsable de Google DeepMind, a fait des déclarations provocantes sur la prochaine sortie de Gemini, un système qu'il affirme surpasser GPT-4 d'OpenAI en termes de capacités. Hassabis a mentionné leur intention de combiner les forces des systèmes de type alphago avec les capacités linguistiques des grands modèles. Avant d'approfondir les détails de la façon dont cela pourrait fonctionner, donnons un peu de contexte à l'annonce de Gemini faite par Sundar Pichai, PDG de Google.
**Gemini : Un système plus performant que GPT-4**
Pichai a souligné que Google se concentre sur la construction de systèmes d'IA plus performants qui privilégient la sécurité et la responsabilité. Gemini, leur modèle de base de nouvelle génération, est actuellement en cours d'entraînement et montre déjà des capacités multimodales impressionnantes jamais vues dans les modèles précédents. Hassabis a révélé en outre que le développement de Gemini s'inspire d'Alphago et vise à doter le système de nouvelles capacités telles que la planification et la résolution de problèmes.
**Les forces d'Alphago et des grands modèles de langage**
Alphago, développé par DeepMind, a connu un succès remarquable en jouant à des jeux complexes comme Go et Starcraft 2. Il a démontré des capacités de planification à long terme et a relevé des défis difficiles. Les grands modèles de langage, quant à eux, ont montré des capacités linguistiques exceptionnelles. En combinant les forces des systèmes de type alphago avec les grands modèles de langage, Gemini vise à créer un système d'IA plus puissant et polyvalent.
**Entraînement de Gemini sur des vidéos YouTube**
Pour améliorer les capacités multimodales de Gemini, DeepMind prévoit d'entraîner le système à l'aide de vidéos YouTube. Cet entraînement comprendra non seulement des transcriptions textuelles, mais aussi de l'audio, des images et des commentaires. Il est intrigant de considérer les utilisations futures potentielles des données YouTube au-delà de l'entraînement des modèles d'IA.
**Les capacités multimodales de Gemini**
On s'attend à ce que la capacité de Gemini à traiter plusieurs modalités constitue une avancée significative. En s'entraînant sur des sources de données diverses telles que des vidéos YouTube, Gemini peut apprendre à comprendre et à générer du contenu dans différents formats, y compris du texte, de l'audio et des images. Cette approche multimodale ouvre de nouvelles possibilités pour les applications d'IA.
**Gemini et Robocat : Généralisation à de nouvelles tâches**
Le récent document de DeepMind sur Robocat, un agent de base d'amélioration pour la manipulation robotique, met en évidence la capacité du système à généraliser à de nouvelles tâches avec un nombre minimal d'exemples. En s'adaptant et en apprenant à partir d'un nombre limité d'exemples, Robocat démontre le potentiel d'amélioration autonome. Ce concept d'utilisation d'un modèle entraîné pour générer des données pour des itérations d'entraînement ultérieures rappelle l'idée discutée dans le modèle Phi 1 de Microsoft pour la programmation.
**Les échéances de l'AGI et le potentiel d'amélioration**
Lors d'une conversation avec Ronan Eldan, l'un des auteurs de l'article "Les manuels scolaires sont tout ce dont vous avez besoin", la question des échéances de l'AGI a été soulevée. Les deux parties ont convenu qu'il y a encore des possibilités d'amélioration avec les données existantes et les données synthétiques. Ils ont discuté du potentiel des mécanismes d'amélioration autonome tels qu'AlphaZero, où l'entraînement de modèles avec des processus de vérification et la génération de plus de données peuvent conduire à des avancées significatives. Cela s'aligne sur les recherches en cours sur l'amélioration des modèles d'IA grâce à l'entraînement itératif et à la génération de données.
**Les capacités de planification et de résolution de problèmes de Gemini**
Le développement de Gemini met l'accent sur l'intégration des capacités de planification et de résolution de problèmes dans le système. DeepMind vise à combiner un modèle de langage comme GPT-4 avec les techniques utilisées dans Alphago pour doter Gemini de nouvelles capacités de résolution de problèmes. Cette approche offre des perspectives pour relever des défis complexes et trouver des solutions optimales.
**Le document sur les risques extrêmes de DeepMind et la planification à long terme**
Le récent document de DeepMind sur les risques extrêmes met en évidence les dangers potentiels liés à la planification à long terme. Adapter les plans face à des obstacles ou des adversaires inattendus peut poser des risques importants. DeepMind reconnaît la nécessité de recherches et de tests d'évaluation pour évaluer les capacités et la maîtrisabilité des nouveaux modèles d'IA. Ils ont également donné un accès précoce à leurs modèles de base à des universités et à des organisations pertinentes pour l'évaluation et les mesures préventives.
**La perspective de Demis Hassabis sur les avantages et les risques potentiels de l'IA**
Hassabis reconnaît les avantages extraordinaires potentiels de l'IA, notamment dans les domaines de la découverte scientifique, de la santé et du climat. Il estime que l'imposition d'une pause dans le développement de l'IA est impraticable et que la technologie, si elle est développée correctement, sera la plus bénéfique pour l'humanité. Cependant, il souligne également l'urgence de comprendre et de réduire les risques associés aux systèmes d'IA de plus en plus performants.
Points forts
- Gemini, le prochain système de Google DeepMind, vise à surpasser GPT-4 en termes de capacités.
- La combinaison des forces des systèmes de type alphago avec les grands modèles de langage est un objectif clé.
- L'entraînement de Gemini sur des vidéos YouTube améliore ses capacités multimodales.
- Les capacités de planification et de résolution de problèmes de Gemini sont attendues comme des avancées significatives.
- DeepMind souligne la nécessité de tests d'évaluation et de mesures préventives pour assurer la sécurité de l'IA.
FAQ
**Q: En quoi Gemini diffère-t-il de GPT-4 ?**
R: Gemini est en cours de développement pour surpasser GPT-4 en termes de capacités, en combinant les forces des systèmes de type alphago avec les grands modèles de langage.
**Q: Qu'est-ce que
