Google Gemini : Une comparaison exhaustive des performances avec GPT-3.5, Mistral et Llama
Les modèles d'IA Gemini de Google ont suscité beaucoup d'attention depuis leur sortie en décembre 2023. Avec trois variantes - Gemini Ultra, Gemini Pro et Gemini Nano - Google vise à satisfaire une large gamme de tâches et d'applications. Dans cet article, nous plongerons profondément dans les performances techniques et les capacités des modèles Gemini, en les comparant avec d'autres modèles d'IA de pointe tels que GPT-3.5, Mistral et Llama.
Vous voulez connaître les dernières actualités sur LLM ? Consultez le dernier LLM leaderboard !
Variantes du modèle Gemini
Google a optimisé les modèles Gemini 1.0 pour trois tailles différentes afin de répondre à une large gamme de tâches et d'applications :
Gemini Ultra
Gemini Ultra est le modèle le plus grand et le plus puissant de la famille Gemini. Il dispose de 540 milliards de paramètres impressionnants, ce qui lui permet de traiter des tâches très complexes nécessitant un raisonnement approfondi et une compréhension multimodale.
Quelques caractéristiques clés de Gemini Ultra :
- Excellentes performances sur les benchmarks de codage, de mathématiques, de sciences et de raisonnement
- Démonstration de fortes capacités multimodales dans la compréhension des images, des vidéos et du son
- Nécessite des ressources de calcul importantes, conçu pour les centres de données et les applications d'entreprise
- Pas encore sorti, en cours d'affinage et de vérifications de sécurité supplémentaires
- Alimentera la prochaine expérience Bard Advanced en 2024
Gemini Pro
Gemini Pro est le meilleur modèle pour la mise à l'échelle sur une large gamme de tâches. Bien qu'il soit plus petit que l'Ultra avec ses 280 milliards de paramètres, il offre néanmoins des performances et une polyvalence impressionnantes. Gemini Pro convient parfaitement aux développeurs et aux clients professionnels souhaitant créer des applications alimentées par une IA de pointe.
Caractéristiques notables de Gemini Pro :
- Alimente actuellement le chatbot Bard de Google
- Accessible aux développeurs via l'API dans Google AI Studio et Vertex AI
- Prend en charge à la fois les requêtes en texte seul et multimodales (texte + image)
- Excellentes performances sur les benchmarks, comparables à GPT-3.5 et Claude
- Plus efficace à déployer que l'Ultra, ce qui permet un déploiement plus large
Gemini Nano
Gemini Nano est le modèle le plus efficace de la série Gemini, spécialement conçu pour les tâches embarquées. Avec seulement 20 milliards de paramètres, Nano peut s'exécuter localement sur les smartphones et les tablettes, offrant des capacités d'IA puissantes sans dépendre de la connectivité cloud.
Aspects clés de Gemini Nano :
- Optimisé pour être exécuté sur l'appareil, à commencer par le téléphone Pixel 8 Pro de Google
- Alimente de nouvelles fonctionnalités telles que "Résumé" dans l'application Recorder et "Smart Reply" dans Gboard
- Disponible pour les développeurs Android via AICore dans Android 14
- Apporte la compréhension multimodale de Gemini à un modèle extrêmement efficace
- Permet des expériences d'IA personnalisées et respectueuses de la vie privée sur les appareils mobiles
En proposant Gemini dans ces trois tailles, Google vise à rendre sa technologie d'IA de pointe accessible et utile sur un large éventail de dispositifs et de cas d'utilisation. Depuis l'Ultra hautement performant pour les charges de travail d'entreprise complexes, jusqu'au Pro polyvalent pour le développement général, et au Nano efficace pour l'intelligence embarquée, les variantes du modèle Gemini représentent un pas significatif en avant dans l'écosystème d'IA de Google.
Comparaisons des benchmarks
Pour évaluer les performances des modèles Gemini par rapport à d'autres modèles d'IA de pointe, nous examinerons plusieurs benchmarks clés :
MMLU (Compréhension du langage multitâche massive)
| Modèle | Score MMLU (5 essais) |
|---|---|
| Gemini Ultra | 90,0 % |
| GPT-4 | 86,4 % |
| Gemini Pro | 71,8 % |
| GPT-3.5 Turbo | 70,0 % |
| Mistral-7B | 57,2 % |
| Llama-2-7B | 40,0 % |
Gemini Ultra surpasse tous les autres modèles sur le benchmark MMLU, qui évalue l'acquisition de connaissances dans 57 matières. Gemini Pro obtient un score légèrement inférieur à celui de GPT-4 mais supérieur à celui de GPT-3.5 Turbo. Mistral-7B et Llama-2-7B sont en retrait par rapport aux modèles plus grands.
BBH (Bench Hard-Big)
| Modèle | Score BBH |
|---|---|
| Gemini Ultra | 83,6 % |
| GPT-4 | 83,1 % |
| Gemini Pro | 65,6 % |
| Mistral-7B | 57,2 % |
| GPT-3.5 Turbo | 47,8 % |
| Llama-2-7B | 40,0 % |
Sur le benchmark BBH, qui teste les tâches de raisonnement à plusieurs étapes, Gemini Ultra surpasse de peu GPT-4. Gemini Pro dépasse Mistral-7B, GPT-3.5 Turbo et Llama-2-7B.
HumanEval (Codage Python)
| Modèle | Score HumanEval |
|---|---|
| Gemini Ultra | 74,4 % |
| GPT-4 | 67,0 % |
| Gemini Pro | 53,7 % |
| Mistral-7B | 39,4 % |
| GPT-3.5 Turbo | 25,4 % |
| Llama-2-7B | 21,0 % |
Gemini Ultra démontre de solides capacités de codage, dépassant GPT-4 sur le benchmark du codage Python HumanEval. Gemini Pro obtient également de bons résultats, surpassant Mistral-7B, GPT-3.5 Turbo et Llama-2-7B.
DROP (Compréhension de lecture)
| Modèle | Score F1 DROP |
|---|---|
| Gemini Ultra | 82,4 |
| GPT-4 | 80,9 |
| Gemini Pro | 62,0 |
| GPT-3.5 Turbo | 61,9 |
| Mistral-7B | 63,7 |
| Llama-2-7B | 56,7 |
| Dans le référentiel de compréhension de lecture DROP, Gemini Ultra obtient le score F1 le plus élevé, suivi de près par GPT-4. Gemini Pro se comporte de manière comparable à GPT-3.5 Turbo, tandis que Mistral-7B surpasse légèrement les deux. Llama-2-7B est en retard par rapport aux autres modèles. |
Efficacité et long contexte
Google a fait de grands progrès pour améliorer l'efficacité des modèles Gemini. La variante Gemini 1.5 Pro atteint les performances de Gemini 1.0 Ultra tout en utilisant moins de puissance de calcul. De plus, Gemini 1.5 Pro permet une fenêtre de contexte pouvant contenir jusqu'à 1 million de jetons. Cela lui permet de traiter de grandes quantités de données, comme des vidéos d'une heure ou des documents de 700 000 mots.
Exécution de Gemini en local
Pour exécuter des modèles Gemini en local, vous devrez configurer votre environnement de développement avec Python 3.9+, Jupyter (ou Google Colab), et une clé API de Google AI Studio. Voici un exemple simple d'utilisation de l'API Gemini avec Python :
from google.generativeai import client
api_key = "VOTRE_CLÉ_API"
model = "models/google/text-bison-001"
prompt = "Quelle est la capitale de la France ?"
service = client.GenerativeAIService(api_key=api_key)
response = service.generate_text(
model=model,
prompt=prompt,
max_output_tokens=256,
temperature=0.7,
)
print(response.result)Remplacez "VOTRE_CLÉ_API" par votre véritable clé API. Des exemples plus détaillés et des extraits de code sont disponibles dans le Gemini API Cookbook sur GitHub.
Limitations et perspectives
Bien que les modèles Gemini aient montré des progrès remarquables, certaines limites doivent encore être résolues :
- Le modèle vision sous-performe et nécessite un développement ultérieur
- Gemini Ultra, la variante la plus puissante, ne sera pas disponible avant 2024, donnant ainsi aux concurrents le temps de rattraper leur retard
- Des préoccupations éthiques concernant la gestion des données, les biais potentiels et la transparence doivent être adressées par Google
Malgré ces défis, les progrès rapides et les capacités impressionnantes des modèles Gemini laissent présager une avancée substantielle dans le développement de l'IA. Alors que Google continue d'affiner et d'étendre la famille Gemini, nous pouvons nous attendre à voir encore plus d'applications révolutionnaires et d'innovations dans un avenir proche.
Conclusion
Les modèles Gemini d'IA de Google se sont imposés comme de solides concurrents dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle. Grâce à leurs capacités multimodales, à leurs résultats impressionnants dans les référentiels de performance et à leurs améliorations continues en termes d'efficacité et de gestion de contexte, les modèles Gemini sont en passe de favoriser des avancées significatives dans divers secteurs et domaines.
Les comparaisons des référentiels révèlent que Gemini Ultra surpasse constamment les autres modèles d'IA de premier plan, y compris GPT-4, GPT-3.5 Turbo, Mistral-7B et Llama-2-7B, dans un large éventail de tâches telles que la compréhension du langage, le raisonnement, la programmation et la compréhension de lecture. Gemini Pro montre également de bonnes performances, surpassant souvent GPT-3.5 Turbo et Mistral-7B.
Alors que les développeurs et les chercheurs continuent d'explorer et d'exploiter la puissance de Gemini, nous pouvons nous attendre à un avenir où l'IA joue un rôle de plus en plus important dans l'amélioration des connaissances humaines, de la créativité et des capacités de résolution de problèmes. Les avancées techniques présentées par les modèles Gemini témoignent de l'engagement de Google à repousser les limites de l'intelligence artificielle et à façonner l'avenir de cette technologie transformative.
Vous voulez connaître les dernières actualités sur LLM ? Consultez le dernier classement LLM!