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JAKARTA - Récemment, Google a lancé son énorme premier plan pour la plate-forme génératrice d’IA appelée Gemini. Si vous regardez, les Gemini semblent prometteurs. Qu’est-ce que ce sont les Gemini? En haut, nous discutons.

Sur son blog, Google affirme que Gemini est le résultat d’un effort de collaboration à grande échelle de diverses équipes de Google, conçues pour être multimodales.

Les Gemini peuvent généraliser et comprendre, confondre et fonctionner sans heurts avec des types d’informations, y compris du texte, du code, de l’audio, des images et de la vidéo.

Gemini est également considéré comme le modèle Google le plus flexible jusqu’à présent, capable de fonctionner de manière efficace dans tous les environnements, des centres de données aux appareils mobiles. Gemini est lancé en trois dimensions, à savoir:

Bien qu’il n’ait pas expliqué Google la différence entre Bard et Gemini, mais étant donné que Bard utilise une version personnalisée du Gemini Pro pour la raison, la planification, la compréhension et autres plus avancées, Gemini est inclus dans des modèles multimodaux tels que GPT-3.5 et GPT-4.

En fait, au cours des prochains mois, Gemini sera disponible sur de plus de produits et services tels que la recherche, les Ads, Chrome et le Duet AI.

On ne sait pas exactement comment les utilisateurs connaissent les développements de Gemini jusqu’à ce que Google ne sorte Ultra plus tard cette année. Cependant, Google affirme que Gemini Ultra a de meilleures capacités que le GPT-4 d’OpenAI.

Google a également effectué des essais sur Gemini et GPT-4, et ils ont finalement constaté que de tous les étiquettes de mesure (texte, images et vidéos), démontrent des capacités de jugement plus complexes de Gemini.

Par exemple, dans le cas de la sélection de double pour 57 cours (professionnels et académiques), Gemini ultra a obtenu un score final de 90,04%, tandis que GPT-4 a obtenu un score de 87,29%.

Mais malgré la question de savoir si les références montrent vraiment un meilleur modèle, le score montré par Google ne semble qu’un peu mieux que les modèles OpenAI similaires.


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