Gopher vs Galactica

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.

Galactica est un grand modèle de langage avancé spécialement conçu pour gérer les complexités des connaissances scientifiques. Sa capacité à stocker, combiner et raisonner sur de grandes quantités d’informations scientifiques en fait une ressource inestimable pour surmonter les défis de la surcharge d’informations dans la communauté scientifique. Développé par une équipe dirigée par Ross Taylor, Marcin Kardas et plusieurs autres contributeurs, Galactica se distingue par ses performances supérieures dans une variété de tâches scientifiques.

En surpassant les modèles existants tels que GPT-3 sur les sondes de connaissances techniques et Chinchilla sur le MMLU mathématique, Galactica a montré son potentiel pour servir de nouvelle interface puissante pour l'exploration et la découverte scientifiques. Notamment, Galactica a obtenu des résultats de pointe sur des tâches en aval telles que le développement PubMedQA et MedMCQA, démontrant ainsi sa valeur ajoutée pour la communauté scientifique. Le modèle est open source, encourageant une large utilisation et une large contribution parmi les chercheurs et les institutions du monde entier.