Avez-vous entendu parler de Google Gemini ? Google Gemini est le nouveau nom de Google Bard, sa première tentative de création d’un grand modèle de langage (LLM) comme ChatGPT. Le projet n’a pas vraiment décollé comme prévu, les actions ayant chuté de 70 milliards de dollars à la suite d’un problème avec le LLM, qui refusait de générer des images de personnes de race blanche. Néanmoins, il fonctionne maintenant, et les clients paient 19,99 dollars par mois pour ce service. Mais quelles données Google utilise-t-il pour former Gemini ? Lisez la suite pour le savoir.
Une collecte de données exhaustive
La formation de Gemini s’appuie sur un ensemble de données vaste et varié, collecté dans le vaste écosystème numérique de Google. Si vous ne souhaitez pas que Gemini utilise vos informations, vous devez supprimer vos données de Google. Cela inclut
- Les données textuelles : Texte provenant de pages Web, de livres et d’articles scientifiques sur les moteurs de recherche et les bibliothèques numériques de Google. Les informations textuelles aident Gemini à comprendre et à générer des réponses textuelles de type humain.
- Données visuelles : Les images et les vidéos provenant de ressources Internet accessibles au public permettent au modèle de reconnaître et d’interpréter efficacement le contenu visuel.
- Données audio : Les sons et les mots prononcés provenant de diverses sources améliorent la capacité de Gemini à comprendre et à générer de la parole.
- Google Cloud : Google a utilisé une grande partie des données personnelles de Google Cloud – il y aurait eu une clause d’acceptation dont beaucoup de gens n’ont pas eu connaissance.
Ces types de données provenant de sources multiples permettent à Gemini de traiter et de comprendre des requêtes multimodales complexes. Mais pensez-vous qu’il sera aussi performant et avancé que ChatGPT ?
Améliorer les capacités multimodales
Ce qui distingue Gemini, c’est sa capacité à intégrer et à synthétiser des informations provenant de différents ensembles de données dès les premières étapes de sa formation – c’est quelque chose que ChatGPT ne pouvait pas faire parce que la technologie était encore en développement. Mais il a jeté les bases d’une technologie comme Gemini.
Cette formation multimodale fondamentale est essentielle pour créer une IA qui ne se contente pas d’imiter l’interaction humaine, mais qui comprend et interagit de manière contextuelle et matérielle. Par exemple, Gemini peut analyser une image médicale, se référer à la littérature médicale pertinente et rédiger une réponse complète. Certes, d’autres formes d’IA peuvent le faire, mais Gemini prétend le faire mieux.
Considérations éthiques et mesures de sécurité
Google a mis en place des protocoles solides pour s’assurer que la formation de Gemini respecte des normes éthiques élevées (les normes éthiques sont une préoccupation majeure de l’IA). Le processus de formation comprend les éléments suivants
- Des tests de partialité et de sécurité : Des procédures conçues pour identifier et atténuer les biais dans les réponses de l’IA. Cela permet de s’assurer que les interactions de Gemini sont équitables et ne perpétuent pas de stéréotypes ou ne diffusent pas d’informations erronées.
- Tests contradictoires : Techniques utilisées pour rendre l’IA robuste face aux tentatives de manipulation de ses résultats. Cela renforce la sécurité et la fiabilité du modèle.
- Collaboration avec des experts externes : Partenariats avec des experts de l’industrie pour examiner et affiner le comportement de l’IA. L’objectif est de maintenir la transparence et la responsabilité dans le fonctionnement de Gemini.
Implications et orientations futures
Les données d’entraînement utilisées pour Gemini influencent ses capacités actuelles et préparent le terrain pour les développements futurs de l’IA.
Au fur et à mesure que Gemini évolue et apprend continuellement à partir de nouvelles données, il s’adapte aux changements et développe sa compréhension des interactions humaines, ce qui le rendra presque parfait. L’IA parviendra-t-elle un jour à reproduire parfaitement les comportements et la compréhension de l’être humain ? Les théoriciens de la conspiration qui nous disent que l’IA va s’emparer du monde et déclencher la destruction des robots espèrent que non.
Gemini constitue un progrès considérable dans la formation à l’IA. Il démontre la puissance de l’exploitation de divers ensembles de données à travers de multiples modalités. Sera-t-il aussi performant que les autres modèles d’IA ? L’avenir nous le dira.
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