Google a été sous pression pour contrer l’idée selon laquelle il était à la traîne de ses rivaux dans la system à l’IA.
Depuis mai, la société a mis en avant les capacités de son nouveau modèle d’IA, Gemini, et sa capacité à surpasser le GPT-4 du chief du secteur OpenAI.
Cependant, le lancement bruyant de Gemini par Google mercredi n’a pas encore tout à fait atteint cet objectif.
Dans le billet de blog annonçant Gemini, Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, a déclaré que Gemini surpasse le GPT-4 d’OpenAI (le dernier modèle disponible pour les utilisateurs payants de ChatGPT) sur une multitude de mesures.
Il y a cependant un problème, car Google a annoncé que Gemini serait disponible en trois variations : Ultra, Pro et Nano. La effectiveness vantée par Hassabis ne concerne que le Gemini Ultra – qui ne sera disponible que l’année prochaine.
La variation disponible actuellement est Gemini Pro, obtainable by using le chatbot Bard de Google, selon le billet de blog.
Le document procedure de Google publié parallèlement à l’annonce de Gemini a révélé que Gemini Professional pouvait surpasser GPT-3.5 sur la plupart des mesures – mais n’a pas réussi à battre le GPT-4 d’OpenAI.
Dans le billet de blog site, Hassabis a écrit qu’Ultra serait disponible pour les utilisateurs by way of « Bard Superior » au début de l’année prochaine.
The Information avait initialement rapporté dimanche que Google prévoyait de retarder la sortie de Gemini jusqu’en 2024 en raison de difficultés liées à la gestion des invites dans des langues autres que l’anglais.
« Maintenant, nous passons à l’étape suivante de notre voyage avec Gemini, notre modèle le moreover performant et le as well as général à ce jour, avec des performances de pointe sur de nombreux critères de référence », a écrit Sundar Pichai, PDG de Google, dans l’annonce Gemini de la société.
Cependant, le lancement a reçu un accueil mitigé en ligne.
« Le gros problème, c’est qu’il semble être le leading modèle à battre GPT-4 », a écrit Ethan Mollick, professeur à la Wharton College de l’Université de Pennsylvanie, sur X. « Ce qui est fascinant, c’est qu’il le fait avec juste un tout petit peu. » peu. »
Yacine Jernite, chercheuse à la société d’IA Hugging Face, a écrit sur X : « Rapport de 60 webpages, 2 paragraphes sur des données équivalant à ‘faites-nous confiance, nous l’avons bien fait’.’ Faire mieux. »
Pendant ce temps, Jesse Dodge, chercheur à l’Allen Institute for AI, a écrit que malgré les affirmations de Google selon lesquelles ses données d’entraînement pour Gemini étaient essentielles à ses performances, la société n’a fourni « presque aucune data sur la façon dont elles ont été créées, remark elles ont été filtrées ». ou son contenu. »
Aujourd’hui, Google a publié Gemini avec un rapport de 60 pages dans lequel ils répètent à plusieurs reprises que les données d’entraînement sont essentielles (« Nous constatons que la qualité des données est essentielle à un modèle hautement performant »), tout en ne fournissant presque aucune data sur la façon dont elles ont été créées, remark il a été filtré, ou son contenu.
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