Les capacités des modèles AI de Gemini de Google remises en cause
Intelligence artificielle : Google évalue la performance de ses modèles d’IA générative
Dans le domaine de la tech et de l’IA, Google a mis en avant ses principaux modèles d’IA générative, Gemini 1.5 Pro et 1.5 Flash, comme étant capables de gérer et d’analyser d’énormes volumes de données, tout en mettant en avant leurs capacités de “contexte étendu” lors de conférences de presse et de démonstrations. Cependant, des recherches récentes suggèrent que ces modèles pourraient ne pas répondre aux attentes initiales.
## Les performances des modèles Gemini mis à l’épreuve
Deux enquêtes ont évalué les performances des modèles Gemini de Google sur des ensembles de données aussi longs que “Guerre et Paix”. Les résultats se sont révélés décevants. Une étude a révélé que les modèles répondaient correctement aux examens basés sur des documents dans une fourchette allant de 40% à 50%, comme le rapporte TechCrunch.
## Les limites des modèles d’IA
Les chercheurs ont constaté que bien que le modèle Gemini 1.5 Pro puisse techniquement traiter des contextes longs, de nombreux cas indiquent que les modèles ne “comprennent” pas réellement le contenu. Selon une étude de l’UC Santa Barbara, le modèle Flash n’était capable de retranscrire des chiffres à partir d’une séquence de photos que dans 30% à 50% des cas.
## L’avenir de l’IA générative
Malgré les préoccupations soulevées par les chercheurs, les avancées récentes dans le domaine de l’intelligence artificielle sont susceptibles de transformer la technologie et l’industrie. Ces systèmes avancés pourraient générer du contenu nouveau, automatiser des procédures, et augmenter la productivité tout en réduisant les coûts.
La technologie de l’IA continue d’évoluer et de susciter un grand intérêt, avec des perspectives de vente de logiciels d’IA générative estimées à 280 milliards de dollars d’ici 2032, en augmentation de 18 647%.
En conclusion, malgré les défis actuels, l’IA générative reste une technologie prometteuse qui pourrait révolutionner de nombreux secteurs industriels, offrant de nouvelles opportunités mais aussi des défis à relever pour les entreprises et les investisseurs.
Source : www.techtimes.com
