Gemini de DeepMind : une évolution de transformateur alimentée par l'apprentissage par renforcement

Au-delà des transformateurs : RetNet, Gemini et la quête de la véritable IA

L'architecture Transformer a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel (NLP), alimentant des modèles tels que GPT-4 et BERT. Mais son règne pourrait être remis en question par les architectures et les paradigmes d’apprentissage émergents. Cet article explore deux de ces concurrents : RetNet et Gemini, et leurs implications pour l'avenir de l'IA.

RetNet : l'optimisation plutôt que la révolution

RetNet, présenté comme le successeur de Transformers, se concentre sur l'optimisation du processus de formation à forte intensité de calcul plutôt que sur une modification fondamentale de l'architecture. Bien qu'il améliore l'efficacité, il s'appuie toujours sur les principes fondamentaux du Transformer.

Apprentissage par renforcement : imiter la compréhension humaine

Contrairement à l’apprentissage traditionnel supervisé et non supervisé, l’apprentissage par renforcement (RL) ne repose pas sur des données étiquetées. Au lieu de cela, les agents apprennent en interagissant avec leur environnement, recevant des récompenses pour leurs actions positives et des pénalités pour leurs actions négatives. Ce processus itératif « d'essais et d'erreurs » reflète l'apprentissage humain, faisant de la RL une voie prometteuse pour parvenir à une IA véritablement intelligente.

DeepMind : maîtrise de l'apprentissage par renforcement

DeepMind, la société derrière AlphaGo et AlphaZero, est une puissance dans le domaine RL. Leur AlphaZero, entraîné uniquement par le jeu personnel, a réalisé des performances surhumaines au Go sans aucune donnée humaine. Cela a démontré la puissance de RL pour apprendre des stratégies complexes et résoudre des problèmes complexes.

Gémeaux : une fusion du langage et de la prise de décision

La dernière initiative de DeepMind, Gemini, vise à combiner les atouts de modèles de langage comme GPT-4 avec les prouesses décisionnelles d'AlphaGo. Ce modèle hybride excellerait dans les tâches nécessitant à la fois la compréhension et la génération de textes de type humain, ainsi que la planification stratégique et la résolution de problèmes.

La course à l'AGI : une nouvelle frontière

Gemini représente une étape importante vers l'intelligence générale artificielle (AGI), un système capable d'effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut réaliser. La concurrence entre GPT-4 d'OpenAI et Gemini de DeepMind met en évidence les progrès rapides dans ce domaine. Bien que les modèles Transformer connaissent un grand succès, des architectures telles que RetNet et Gemini démontrent la quête continue visant à créer des systèmes d'IA plus polyvalents et adaptables.

Conclusion:

L’évolution de l’IA est motivée par l’innovation continue. RetNet et Gemini représentent deux approches distinctes pour repousser les limites au-delà de Transformers. Reste à savoir s’ils parviendront finalement à détrôner le roi, mais une chose est sûre : la course à une IA véritablement intelligente s’intensifie.