GigaChat vs Gopher

Сбер présente un réseau neuronal de pointe en langue russe qui inaugure une nouvelle ère d'interaction numérique. Cette technologie révolutionnaire, un produit exclusif de Сбер, est un exemple de multimodalité dans l'espace des réseaux neuronaux. Il est compétent dans l'exécution d'une multitude de tâches allant de l'engagement de dialogues avec les utilisateurs, à la réponse précise aux questions, en passant par la création de textes et d'images à partir de descriptions verbales. Le large spectre de capacités du réseau neuronal est accessible non seulement aux entreprises mais également aux développeurs cherchant à amplifier leurs applications avec une intelligence sans précédent.

Parmi ses fonctionnalités notables figure le GigaChat, un agent conversationnel qui exploite la puissance de cette technologie. Il simule des interactions de type humain et propose des solutions aux invites créatives telles que des séquences de script pour des animations populaires. De plus, les entreprises peuvent intégrer les assistants IA de Sber nommés « Салют » dans leurs cadres pour affiner l'engagement client et automatiser les tâches de routine.

Découvrez les avancées de pointe de l'intelligence artificielle avec l'exploration par DeepMind des capacités de traitement du langage dans l'IA. Au cœur de cette exploration se trouve Gopher, un modèle de langage de 280 milliards de paramètres conçu pour comprendre et générer du texte de type humain. Le langage est au cœur de l’intelligence humaine, nous permettant d’exprimer des pensées, de créer des souvenirs et de favoriser la compréhension.

Conscientes de son importance, les équipes interdisciplinaires de DeepMind se sont efforcées de stimuler le développement de modèles de langage comme Gopher, en équilibrant l'innovation avec les considérations éthiques et la sécurité. Découvrez comment ces modèles linguistiques font progresser la recherche sur l'IA en améliorant les performances dans des tâches allant de la compréhension écrite à la vérification des faits, tout en identifiant les limites telles que les défis de raisonnement logique. L'attention est également accordée aux risques éthiques et sociaux potentiels associés aux grands modèles linguistiques, notamment la propagation de préjugés et de désinformation, ainsi qu'aux mesures prises pour atténuer ces risques.