{"id":36985,"date":"2024-05-28T14:00:27","date_gmt":"2024-05-28T14:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/gemini-1-5-flash-la-reponse-de-google-a-gpt-4o\/"},"modified":"2024-08-31T20:22:44","modified_gmt":"2024-08-31T20:22:44","slug":"gemini-1-5-flash-la-reponse-de-google-a-gpt-4o","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/fr\/blog\/gemini-1-5-flash-la-reponse-de-google-a-gpt-4o\/","title":{"rendered":"Gemini 1.5 Flash vs GPT-4o : La r\u00e9ponse de Google \u00e0 GPT-4o ?"},"content":{"rendered":"

La course \u00e0 l’IA s’est intensifi\u00e9e, devenant un jeu de rattrapage entre les grands acteurs de la technologie. Le lancement de GPT-4o juste avant la conf\u00e9rence Google I\/O n’est pas une co\u00efncidence. Les incroyables capacit\u00e9s de GPT-4o en mati\u00e8re de multimodalit\u00e9, ou d’omnimodalit\u00e9 pour \u00eatre pr\u00e9cis, ont eu un impact significatif sur la comp\u00e9tition Generative AI. Cependant, Google n’est pas du genre \u00e0 se retenir. Lors de la conf\u00e9rence Google I\/O, ils ont annonc\u00e9 de nouvelles variantes de leurs mod\u00e8les Gemini et Gemma. Parmi tous les mod\u00e8les annonc\u00e9s, le Gemini 1.5 Flash est celui qui a le plus d’impact. Dans ce blog, nous allons explorer les principales caract\u00e9ristiques du Gemini 1.5 Flash et le comparer au Gemini 1.5 Pro et au Gemini 1.5 Flash vs GPT-4o pour d\u00e9terminer lequel est le meilleur. <\/p>\n

Comparaison entre Gemini 1.5 Flash et GPT-4o<\/h2>\n

D’apr\u00e8s les r\u00e9sultats des tests publi\u00e9s par Google, le Gemini 1.5 Flash a des performances audio sup\u00e9rieures \u00e0 celles de tous les autres LLM de Google et se situe au m\u00eame niveau que le mod\u00e8le sortant Gemini 1.5 Pro (f\u00e9vrier 2024) pour les autres tests. Bien que nous ne recommandions pas de s’appuyer enti\u00e8rement sur les crit\u00e8res de r\u00e9f\u00e9rence pour \u00e9valuer les performances d’un LLM, ils permettent de quantifier la diff\u00e9rence de performance et les mises \u00e0 niveau mineures. \"Gemini L’\u00e9l\u00e9phant dans la pi\u00e8ce est le co\u00fbt du Gemini 1.5 Flash. Compar\u00e9 au GPT-4o, le Gemini 1.5 Flash est beaucoup plus abordable. \"Prix<\/p>\n

\"Prix<\/p>\n

\"Prix<\/p>\n

Fen\u00eatre contextuelle<\/h2>\n

Tout comme le Gemini 1.5 Pro, le Flash est dot\u00e9 d’une fen\u00eatre contextuelle<\/a> de 1 million de jetons, ce qui est plus que n’importe quel mod\u00e8le OpenAI et constitue l’une des plus grandes fen\u00eatres contextuelles pour les LLM de niveau de production. Une fen\u00eatre contextuelle plus large permet une meilleure compr\u00e9hension des donn\u00e9es et peut am\u00e9liorer les techniques tierces telles que RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour les cas d’utilisation avec une grande base de connaissances en augmentant la taille des morceaux. En outre, une fen\u00eatre contextuelle plus grande permet de g\u00e9n\u00e9rer plus de texte, ce qui est utile dans des sc\u00e9narios tels que la r\u00e9daction d’articles, de courriels et de communiqu\u00e9s de presse. <\/p>\n

Multimodalit\u00e9<\/h2>\n

Gemini-1.5 Flash est multimodal. La multimodalit\u00e9 permet de saisir le contexte sous la forme d’audio, de vid\u00e9o, de documents, etc. Les LLM avec multimodalit\u00e9 sont plus polyvalents et ouvrent les portes \u00e0 davantage d’applications de l’IA g\u00e9n\u00e9rative sans aucun pr\u00e9traitement requis. <\/p>\n

“Les mod\u00e8les Gemini 1.5 sont con\u00e7us pour traiter des contextes extr\u00eamement longs ; ils ont la capacit\u00e9 de rappeler et de raisonner sur des informations \u00e0 grain fin provenant d’au moins 10 millions de tokens. Cette \u00e9chelle est sans pr\u00e9c\u00e9dent parmi les grands mod\u00e8les de langage (LLM) contemporains, et permet le traitement d’entr\u00e9es multimodales de longue dur\u00e9e, y compris des collections enti\u00e8res de documents, plusieurs heures de vid\u00e9o et pr\u00e8s de cinq jours d’audio.” – Rapport DeepMind<\/p><\/blockquote>\n

\"Multimodalit\u00e9\"<\/p>\n

Dabbas = voiture de train en hindi. D\u00e9monstration de la multimodalit\u00e9 et de la performance multilingue.<\/em><\/p>\n

La multimodalit\u00e9 nous permet \u00e9galement d’utiliser les MLD comme substituts \u00e0 d’autres services sp\u00e9cialis\u00e9s. Par exemple. OCR ou Web Scraping. \"OCR<\/p>\n

R\u00e9cup\u00e9rez facilement des donn\u00e9es sur des pages web et transformez-les.<\/em><\/p>\n

Vitesse<\/h2>\n

Gemini 1.5 Flash, comme son nom l’indique, est con\u00e7u pour avoir une longueur d’avance sur les autres mod\u00e8les en termes de temps de r\u00e9ponse. Pour l’exemple du web scraping mentionn\u00e9 ci-dessus, la diff\u00e9rence de temps de r\u00e9ponse est d’environ 2,5 secondes, soit pr\u00e8s de 40 % plus rapide, ce qui fait du Gemini 1.5 Flash un meilleur choix pour l’automatisation ou tout autre cas d’utilisation n\u00e9cessitant une latence plus faible. \"Vitesse<\/p>\n

Quelques cas d’utilisation int\u00e9ressants de Gemini 1.5 Flash<\/h2>\n

R\u00e9sumer des vid\u00e9os<\/strong><\/p>\n

\n

La compr\u00e9hension vid\u00e9o de Gemini 1.5 Pro est l’\u00e9l\u00e9ment le plus sous-estim\u00e9 de l’IA.<\/p>\n

Dans les ann\u00e9es 50, il a “vu” une vid\u00e9o Youtube de 11 minutes (~175k tokens) des moments les plus embl\u00e9matiques du sport et a \u00e9t\u00e9 capable de lister parfaitement (\u00e0 ma connaissance) les 18 moments. Il n’y a pas d’autre IA vid\u00e9o aussi bonne ! pic.twitter.com\/LaVGR3ATfU<\/a> – Deedy (@deedydas) April 5, 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n