Comment  fonctionne la pensée de Gemini 2 ?

Introduction : Comment « Pense » Gemini 2 ?

Gemini 2, en tant que modèle de langage large multimodal, ne « pense » pas de la même manière qu’un être humain. Il n’a pas de conscience ni d’expérience du monde. Cependant, il est capable de traiter des informations complexes et de générer des réponses pertinentes en s’appuyant sur une architecture sophistiquée et une quantité massive de données. Sa  » pensée «  est le résultat d’un processus d’apprentissage approfondi, lui permettant de reconnaître des patterns, de comprendre le contexte et de générer du texte, des images, de l’audio et de la vidéo de manière cohérente. Ce processus implique la décomposition des données en unités de base, la compréhension de leur signification à travers des réseaux de neurones, et la génération de nouvelles informations en s’appuyant sur des probabilités et des mécanismes d’attention. En bref, comprendre comment « pense » Gemini 2, c’est comprendre comment ce modèle traite l’information, apprend de ses expériences (les données sur lesquelles il est entrainé) et produit des résultats.

Gemini 2 : Un Modèle de Langage Large et Multimodal

Gemini 2, successeur de Gemini 1, est un modèle de langage large (LLM) développé par Google. Son architecture est complexe et intègre plusieurs composantes pour lui permettre de réaliser des tâches sophistiquées de compréhension et de génération de contenu. Au-delà de la simple manipulation de texte, Gemini 2 est multimodal, c’est-à-dire qu’il est capable de traiter et de comprendre des données provenant de différentes sources, telles que du texte, des images, de l’audio et de la vidéo.

1. L’Architecture du Modèle : Au Cœur de la Pensée

• Transformer Architecture : Comme la plupart des LLM modernes, Gemini 2 repose sur l’architecture Transformer. Les Transformers utilisent des mécanismes d’attention qui permettent au modèle de focaliser sur les parties les plus pertinentes de l’entrée lors du traitement de l’information.
• Large Échelle : Le modèle est caractérisé par un nombre extrêmement élevé de paramètres. Cette grande échelle lui permet d’apprendre des représentations complexes et subtiles du langage et des données multimodales.
• Multimodaleité Native : Contrairement à certains modèles qui intègrent des données multimodales à travers des modules distincts, Gemini 2 est conçu pour traiter ces données de manière intrinsèque. Il utilise des représentations communes pour différentes modalités, ce qui lui permet de relier le sens à travers différents types de données.
• Architecture Hybride : Gemini 2 pourrait également intégrer des éléments d’architectures hybrides, combinant des réseaux de neurones traditionnels avec des approches plus récentes. Cependant, les détails architecturaux précis sont souvent gardés secrets par Google.

2. Le Processus de Pensée : De l’Entrée à la Sortie

Le processus de pensée de Gemini 2 peut être décomposé en plusieurs étapes :

• Encodage :
  • Tokenisation : L’entrée (texte, image, audio) est d’abord convertie en tokens, qui sont des unités de base compréhensibles par le modèle.
  • Intégration Multimodale : Ces tokens sont ensuite transformés en des représentations vectorielles (embeddings), qui capturent leur signification et leurs relations. Pour les données multimodales, ces embeddings sont projetés dans un espace commun, permettant des interactions et des comparaisons entre différentes modalités.
• Attention et Traitement :
  • Mécanismes d’Attention : L’architecture Transformer utilise les mécanismes d’attention pour déterminer les parties de l’entrée qui sont les plus importantes pour le contexte donné.
  • Couches de Transformation : Les représentations sont ensuite traitées à travers de multiples couches de transformation du Transformer, qui permettent au modèle d’apprendre les relations complexes et les patrons.
• Génération et Décodage :
  • Génération de Tokens : Le modèle génère une séquence de tokens, un par un, en se basant sur le contexte appris.
  • Décodage et Transformation : Ces tokens sont ensuite décodés et transformés en sortie (texte, image, audio), ou en une combinaison de sorties selon la tâche.
• Processus Itératif : Ce processus peut se répéter plusieurs fois (e.g., chain of thought prompting) pour affiner la réponse.

3. Compréhension et Raisonnement

• Compréhension Contextuelle : Grâce aux mécanismes d’attention, Gemini 2 est capable de comprendre le contexte d’un dialogue ou d’une requête, ce qui lui permet de fournir des réponses plus pertinentes.
• Raisonnement de Base : Gemini 2 peut effectuer des formes de raisonnement simples, comme la déduction logique ou l’inférence à partir des informations données.
• Raisonnement Multimodal : Sa capacité à traiter plusieurs modalités lui permet de faire des liens et de raisonner à travers les différents types de données. Par exemple, il peut comprendre une image et y répondre avec du texte en ayant compris le contexte de l’image.
• Apprentissage par Few-Shot : Gemini 2 est également capable d’apprendre rapidement de nouveaux concepts et de nouvelles tâches, même à partir d’un nombre limité d’exemples.

4. Les Particularités de Gemini 2

• Multimodaleité Avancée : L’intégration native des modalités semble être l’un des principaux points forts de Gemini 2, le distinguant des autres LLM.
• Performances Améliorées : Gemini 2 a démontré des améliorations notables en termes de performance par rapport à Gemini 1, tant en ce qui concerne les tâches de compréhension du langage, que dans les tâches multimodales.
• Capacités Évolutives : Son architecture est conçue pour être évolutive, permettant des ajustements et des améliorations continues.

5. Limites et Défis

• Biais : Comme tout modèle entraîné sur de grandes quantités de données, Gemini 2 peut être affecté par des biais présents dans ces données. Il faut donc être prudent lors de l’interprétation de ses sorties.
• Hallucinations : Le modèle peut parfois produire des informations erronées ou inventées (des « hallucinations »). Il est important de vérifier les faits et d’être critique face à ses réponses.
• Manque de Véritable Compréhension : Bien qu’il puisse simuler une forme de compréhension, Gemini 2 n’a pas une conscience ou une compréhension du monde réelle. Son apprentissage se base sur des patterns de données, et non sur une vraie expérience du monde.
• Raisonnement Complexe : Bien qu’il effectue un raisonnement de base, le modèle peine toujours à réaliser du raisonnement complexe ou non linéaire.
• https://www.youtube.com/watch?v=TJ-M5KTRLkQ

En résumé, Gemini 2 est un modèle de langage large et multimodal très puissant, capable de traiter et de comprendre différentes formes de données. Il utilise une architecture Transformer complexe avec des mécanismes d’attention et des capacités d’apprentissage par few-shot. Bien qu’il possède des limites, il représente une avancée significative dans le domaine de l’IA, en particulier en ce qui concerne la capacité à comprendre et à interagir avec le monde de manière plus naturelle et intuitive.

voir aussi https://www.futursmindsai.com/gemini-2-vs-chatgpt-3-5/