Le secret des impressionnantes capacités de Gemini 1.5 Pro réside dans sa fenêtre de contexte étendue, qui lui permet de se souvenir d'une grande quantité d'informations. Cela signifie qu'il peut lire et comprendre des livres, des bases de code et même des films entiers, puis s'engager dans des discussions détaillées sur leur contenu.

Les autres chercheurs utilisent déjà Gemini 1.5 Pro de manière remarquable, comme pour résumer leurs séances de musculation, y compris le nombre de séries et de répétitions, ou pour générer des notes de cours à partir de conférences enregistrées. L'IA peut également cataloguer rapidement le contenu d'une bibliothèque personnelle et répondre en détail à des questions sur de longs documents juridiques.

Le document sur Gemini 1.5 Pro indique qu'il peut gérer jusqu'à 10 millions de jetons, l'équivalent de 10 films, avec une précision de 99,7% - un exploit stupéfiant que même GPT-4 Turbo ne peut pas égaler. De plus, le modèle a démontré la capacité d'apprendre et de traduire la langue menacée de Kalamang, préservant ainsi les connaissances culturelles.

Cependant, les impressionnantes capacités du modèle comportent un inconvénient majeur - la complexité computationnelle et mémorielle quadratique de l'architecture du transformateur. Cela signifie que lorsque la taille de la fenêtre de contexte augmente, le temps de traitement croît de manière exponentielle, pouvant aller jusqu'à 1,5 heure pour une requête de 10 films. Cette limitation est inhérente à la conception du transformateur et pose un défi pour un déploiement pratique.

Gemini 1.5 Pro, un remarquable assistant IA de Google DeepMind, se vante d'une capacité étonnante qui le distingue de ses pairs : une fenêtre de contexte étendue. Cette fonctionnalité permet à Gemini de se souvenir et de traiter de vastes quantités d'informations, des livres entiers aux longues scènes de films.

Les autres chercheurs exploitent déjà la puissance de Gemini de manière innovante. Ils l'utilisent pour prendre des notes de cours détaillées, résumer leurs séances de musculation et même cataloguer le contenu de leurs bibliothèques personnelles. La mémoire de Gemini est vraiment remarquable, car il peut récupérer des détails obscurs d'un document juridique de mille pages avec facilité.

Le document sur Gemini 1.5 Pro révèle encore plus d'exploits impressionnants. Le modèle peut apprendre et traduire des langues menacées comme le kalamang, qui compte moins de 200 locuteurs dans le monde, avec une compétence quasi native. Cette capacité a le potentiel de préserver et d'immortaliser les cultures et le patrimoine linguistique menacés.

Cependant, les impressionnantes capacités de Gemini comportent un inconvénient majeur : la complexité computationnelle et mémorielle quadratique de son architecture à base de transformateurs. À mesure que la fenêtre de contexte s'élargit, le temps de traitement peut augmenter de manière exponentielle, rendant le modèle peu pratique pour les applications du monde réel. Cette limitation est inhérente à la structure des réseaux de transformateurs, qui sous-tendent de nombreux des principaux assistants IA d'aujourd'hui.

Le principal problème avec les impressionnantes capacités de mémoire à long terme de Gemini 1.5 Pro est la complexité computationnelle et mémorielle quadratique du mécanisme d'attention de soi du réseau de neurones transformateur. Cela signifie que lorsque la taille de la fenêtre de contexte augmente, le temps de traitement croît de manière exponentielle, plutôt que linéairement.

Par exemple, alors que le traitement d'un seul film peut prendre un temps raisonnable, le fait de passer à 10 films pourrait entraîner une augmentation de 100 fois du temps de traitement, pouvant aller jusqu'à 1,5 heure. Il s'agit d'une limitation importante qui rend difficile l'application pratique de tels modèles de mémoire à long terme.

De plus, cette complexité quadratique est une propriété inhérente à l'architecture du transformateur, qui est le fondement de la plupart des assistants IA modernes. Cela suggère que le problème peut ne pas être facilement résolu et pourrait constituer un obstacle important pour le développement de systèmes IA véritablement avancés avec des capacités de mémoire à long terme.

Gemma est une version de modèle plus petite et ouverte de l'assistant IA Gemini 1.5 Pro. Bien qu'elle n'ait pas les mêmes capacités impressionnantes que son homologue plus important, comme la fenêtre de contexte d'un million de jetons, Gemma s'appuie toujours sur un fondement architectural similaire.

Malgré sa taille plus petite et sa longueur de contexte réduite, Gemma peut encore être un outil utile pour les utilisateurs. Elle peut être exécutée sur des appareils aussi petits qu'un smartphone, la rendant plus accessible que le gourmand Gemini 1.5 Pro.

Bien que Gemma ne puisse pas égaler les performances de Gemini dans les tâches nécessitant une vaste capacité de mémoire, elle peut encore être une ressource précieuse pour les utilisateurs qui ont besoin d'un assistant IA plus léger et portable. Le lien pour essayer Gemma est fourni dans la description de la vidéo.

Gemini 1.5 Pro est un assistant IA impressionnant avec la capacité de se souvenir et de rappeler de vastes quantités d'informations, des livres et des bases de code aux films entiers. Sa fenêtre de contexte étendue, qui peut couvrir jusqu'à 10 millions de jetons, lui permet de s'engager dans des conversations détaillées et de récupérer des détails obscurs avec une précision remarquable.

Cependant, l'assistant n'est pas sans limites. Le mécanisme d'attention de soi du réseau de neurones transformateur a une complexité computationnelle et mémorielle quadratique, ce qui signifie que lorsque la taille de la fenêtre de contexte augmente, le temps de traitement peut croître de manière exponentielle. Cela peut entraîner des retards importants, avec une augmentation de 10 fois de la taille du contexte pouvant se traduire par une augmentation de 100 fois du temps de traitement.

Bien que la précision de Gemini 1.5 Pro reste élevée, même lorsqu'il traite un contexte de 10 millions de jetons (99,7% de précision), ce problème de complexité computationnelle pose un défi pratique. De plus, l'assistant peut ne pas bien performer lorsqu'il s'agit de trouver plusieurs aiguilles dans une botte de foin, car sa précision peut se dégrader légèrement dans de tels scénarios.

Comparé à d'autres modèles de langage de grande taille comme GPT-4 Turbo et Claude, Gemini 1.5 Pro peut avoir ses propres forces et faiblesses. Pour certaines tâches, comme les calculs complexes ou la programmation, d'autres modèles peuvent encore surpasser Gemini 1.5 Pro. La clé est de comprendre les capacités et les limites uniques de chaque assistant IA et de choisir celui qui correspond le mieux à vos besoins spécifiques.

Malgré ces limites, Gemini 1.5 Pro reste un assistant IA impressionnant et innovant, témoignant des progrès remarquables dans le domaine du traitement du langage naturel. Sa capacité à apprendre et à se rappeler même des langues menacées comme le kalamang est un témoignage du potentiel de ces technologies pour préserver et immortaliser le patrimoine culturel.