Publié le 30 mai 2024, modifié le 1 juin 2024 par Alexandre Duval

Grâce à des avancées significatives grâce à ses modèles Gemini, PaLM et Bard, Google a été à la pointe du développement de l'IA. Chaque modèle possède des capacités et des applications distinctes, reflétant les recherches de Google dans le monde LLM visant à repousser les limites de la technologie de l'IA.

  • Gemini : le modèle de langage multimodal de Google
  • PaLM : le modèle de langage Pathways de Google
  • Bard : l'IA conversationnelle de Google
  • Les modèles d'IA de Google démontrent l'engagement de l'entreprise à faire progresser la technologie.

Gemini : la merveille multimodale de Google

Gemini représente le summum de la recherche sur l'IA de Google, développée par Google DeepMind. Il s'agit d'un grand modèle de langage multimodal capable de comprendre et de générer des entrées de texte, de code, d'audio, d'image et de vidéo. Cela rend Gemini particulièrement polyvalent pour diverses applications, du traitement du langage naturel aux tâches multimédias complexes. La famille Gemini comprend trois versions :

  • Gémeaux Ultra : La variante la plus puissante, conçue pour des tâches très complexes
  • Gémeaux Pro : Optimisé pour diverses tâches et évolutif pour une utilisation en entreprise
  • Gémeaux Nano : Un modèle plus efficace pour les applications sur appareil comme les smartphones

✅ [Featured Article] LLMWare.ai sélectionné pour l'accélérateur GitHub 2024 : permettre la prochaine vague d'innovation dans le RAG d'entreprise avec de petits modèles de langage spécialisésGemini a atteint des performances de pointe dans de nombreux tests. Par exemple, il a surpassé les experts humains sur le benchmark Massive Multitask Language Understanding (MMLU), soulignant ses capacités de raisonnement supérieures. La nature multimodale de Gemini lui permet de traiter et d'intégrer différents types d'informations de manière transparente, ce qui en fait un outil robuste pour diverses applications d'IA.

Gemini 1.0 a une longueur de contexte de 32 768 jetons et utilise un mélange d'approches expertes pour améliorer ses performances dans différentes tâches. Le modèle a été formé sur un ensemble de données multimodales et multilingues, comprenant des documents Web, des livres, du code, des images, des données audio et vidéo. Cet ensemble de formation diversifié permet à Gemini de gérer diverses entrées, renforçant ainsi sa flexibilité et sa robustesse dans de multiples applications.

PaLM : le modèle de langage Pathways

PaLM (Pathways Language Model) et son successeur, PaLM 2, sont les réponses de Google au besoin croissant de modèles d'IA efficaces, évolutifs et multilingues. PaLM 2 repose sur une mise à l'échelle optimale en matière de calcul, équilibrant la taille du modèle avec l'ensemble de données de formation pour améliorer l'efficacité et les performances.

Principales caractéristiques:

  • Capacités multilingues : PaLM 2 est fortement formé sur le texte multilingue, ce qui lui permet de comprendre et de générer un langage nuancé dans plus de 100 langues. Cela le rend particulièrement efficace pour les tâches de traduction et multilingues. PaLM 2 peut gérer des expressions idiomatiques, des poèmes et des énigmes, démontrant sa profonde compréhension des nuances linguistiques
  • Raisonnement et codage : Le modèle excelle dans le raisonnement logique, les tâches de bon sens et le codage, bénéficiant d'un corpus de formation diversifié qui comprend des articles scientifiques et des pages Web à contenu mathématique. Ce vaste ensemble de formation comprend des ensembles de données contenant du code, ce qui aide PaLM 2 à générer du code spécialisé dans des langages tels que Prolog, Fortran et Verilog
  • Efficacité: PaLM 2 est conçu pour être plus efficace que son prédécesseur, offrant des temps d'inférence plus rapides et des coûts de service inférieurs. Il utilise une mise à l'échelle optimale en termes de calcul pour garantir que la taille du modèle et l'ensemble de données d'entraînement sont équilibrés, ce qui le rend à la fois puissant et rentable

PaLM 2 présente une architecture améliorée et une fenêtre contextuelle plus grande, capable de gérer jusqu'à un million de jetons. Cette longueur de contexte importante lui permet de gérer des entrées étendues telles que de longs documents ou des séquences de données, améliorant ainsi son application dans divers domaines.

Bard : l'IA conversationnelle de Google

Initialement lancée comme une IA conversationnelle, Bard a considérablement évolué en intégrant les modèles Gemini et PaLM. Bard exploite ces modèles avancés pour améliorer ses capacités de compréhension et de génération du langage naturel. Cette intégration permet à Bard de fournir des réponses plus précises et contextuellement pertinentes, ce qui en fait un puissant outil de dialogue et de recherche d'informations.

Les capacités de Bard sont présentées dans divers produits Google, depuis les améliorations de recherche jusqu'aux solutions d'assistance client. Sa capacité à s’appuyer sur des données Web en temps réel garantit des réponses actualisées et de haute qualité, ce qui en fait une ressource inestimable pour les utilisateurs. L'intégration de Bard avec Gemini et PaLM améliore ses performances dans le traitement des requêtes complexes, ce qui en fait un outil polyvalent pour les utilisateurs quotidiens et les professionnels.

Conclusion

Les modèles d'IA de Google, Gemini, PaLM et Bard, démontrent l'engagement de l'entreprise à faire progresser la technologie de l'IA. Les prouesses multimodales de Gemini, l'efficacité et la force multilingue de PaLM, ainsi que les capacités conversationnelles de Bard, contribuent collectivement à un écosystème d'IA robuste qui répond à divers défis et applications.

La longueur de contexte de Gemini de 32 768 jetons et ses données de formation multimodales le distinguent en tant que leader de l'innovation en matière d'IA. La capacité de PaLM 2 à gérer jusqu'à un million de jetons et sa mise à l'échelle optimale en termes de calcul le rendent puissant et efficace. En intégrant ces modèles avancés, Bard offre des capacités d'IA conversationnelle de haute qualité.

Sources

Sana Hassan, stagiaire en conseil chez Marktechpost et étudiante en double diplôme à l'IIT Madras, est passionnée par l'application de la technologie et de l'IA pour relever les défis du monde réel. Avec un vif intérêt pour la résolution de problèmes pratiques, il apporte une nouvelle perspective à l’intersection de l’IA et des solutions réelles.

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FAQ

Quels sont les modèles d'IA de Google ?

Il existe plusieurs modèles d'IA développés par Google, tels que TensorFlow, DeepMind et Google Brain. TensorFlow est un outil open source pour construire des réseaux de neurones en utilisant le langage Python.

DeepMind est une société d'IA qui a été rachetée par Google en 2014 et qui s'intéresse notamment à l'apprentissage profond et au renforcement du machine learning. De son côté, Google Brain est une équipe de recherche dédiée à l'amélioration de la capacité d'apprentissage des machines pour qu'elles puissent résoudre des problèmes complexes.

Quel est le modèle d'IA gemini de Google ?

Le modèle d'IA Gemini de Google est un système basé sur l'apprentissage automatique qui permet de créer des chatbots intelligents. Il utilise une combinaison de techniques telles que la reconnaissance du langage naturel et les réseaux neuronaux profonds pour améliorer ses réponses au fur et à mesure des interactions.

Ce modèle a été développé au sein du laboratoire Google Brain, spécialisé dans les recherches en intelligence artificielle. Il est utilisé dans différentes applications telles que Google Assistant ou encore Gmail Smart Compose pour aider les utilisateurs à écrire leurs emails plus rapidement.

Comment s'appelle le modèle d'IA de Google ?

Le modèle d'IA de Google s'appelle TensorFlow. Il a été développé par l'équipe Google Brain en 2015 pour faciliter la création et le déploiement de réseaux neuronaux profonds. TensorFlow est utilisé dans de nombreuses applications telles que la reconnaissance vocale, la traduction automatique et les recommandations de contenu personnalisées.

Qu'est-ce que le modèle bard de Google AI ?

Le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google AI, est un réseau neuronal pré-entraîné utilisé pour le traitement du langage naturel. Il a été développé par les ingénieurs de Google et est largement utilisé dans diverses tâches liées au langage, telles que la compréhension des questions-réponses ou la génération de résumés automatiques.

Grâce à sa conception bidirectionnelle et à sa capacité à encoder plus efficacement les mots, BERT a amélioré considérablement les performances des modèles de langue actuels et continue d'être largement étudié et appliqué dans le domaine du NLP.

Quels sont les modèles d'IA de Google pour les soins de santé ?

Les modèles d'IA de Google pour les soins de santé incluent le diagnostic assisté, l'amélioration du suivi des patients, l'aide à la compréhension des données médicales et la recherche en médecine. Grâce à ces modèles, Google a créé des outils tels que DeepMind Health et la recherche sur les images médicales afin d'aider les professionnels de santé dans leurs pratiques cliniques. Cette approche contribue également à améliorer la prise en charge des maladies telles que le cancer ou les problèmes liés au vieillissement grâce aux technologies avancées de traitement automatique du langage et de reconnaissance d image utilisées par Google.

Enfin, le géant technologique investit également dans le développement d'algorithmes pour aider à prédire différentes pathologies afin de détecter plus rapidement certaines maladies et assister efficacement les professionnels lors du processus décisionnel lié aux traitements.

Categories: IA

Alexandre Duval

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