Gopher de Google DeepMind : Le modèle de langage 280 milliards de paramètres qui a révolutionné l'IA en 2021

En termes de multimodalité, Gopher se concentre principalement sur le traitement du langage textuel, sans intégration native d'autres modalités comme l'image ou l'audio, contrairement aux versions ultérieures de certains concurrents.

• Architecture transformer standard avec 280B paramètres
• Aucune implémentation MoE traditionnelle
• Fenêtre contextuelle optimisée pour les textes longs
• Focus exclusif sur le langage textuel

Performances et benchmarks

Sur le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), Gopher a obtenu des résultats exceptionnels de 72.8%, surpassant nettement GPT-3 (175B) avec ses 57.1% et MT-NLG (530B) avec 59.4%. Ces performances démontrent l'efficacité de l'échelle et des techniques d'entraînement utilisées par DeepMind.

Dans les tests de compréhension de lecture et de raisonnement logique, Gopher a montré des améliorations substantielles par rapport aux modèles précédents. Sur le benchmark BIG-Bench, il a obtenu des scores élevés sur 152 tâches diversifiées, confirmant sa polyvalence dans de nombreux domaines d'application.

Les évaluations en codage ont également montré des progrès notables, bien que Gopher ne soit pas spécifiquement optimisé pour les tâches de programmation comme certains modèles spécialisés. Sur HumanEval, il a obtenu un score de 32.5%, démontrant des capacités solides en génération de code.

Pour les tâches de raisonnement mathématique, Gopher a surpassé la plupart des modèles concurrents avec un score de 43.7% sur GSM8K, illustrant la puissance de son raisonnement symbolique et sa capacité à traiter des problèmes complexes.

• MMLU: 72.8% (vs GPT-3: 57.1%)
• BIG-Bench: Scores élevés sur 152 tâches
• HumanEval: 32.5%
• GSM8K: 43.7%

Tarification API

Malheureusement, Gopher n'a jamais été rendu disponible via une API publique commercialisée. En tant que modèle de recherche interne à DeepMind, il n'était pas accessible au grand public ni aux développeurs via des plateformes commerciales. Cette limitation a empêché son adoption généralisée malgré ses performances exceptionnelles.

Bien que des discussions aient eu lieu concernant une éventuelle offre commerciale, aucune structure tarifaire officielle n'a été publiée pour Gopher. Les coûts d'exploitation d'un modèle de cette taille auraient probablement été très élevés, justifiant la décision de ne pas le commercialiser publiquement.

Le manque d'accès API a été un point de frustration pour la communauté de recherche, qui aurait bénéficié d'un accès plus large à ce modèle de référence. Cela a également conduit à un intérêt accru pour les alternatives open-source développées par la suite.

DeepMind a cependant publié des rapports détaillés et des analyses qui ont permis aux autres chercheurs de reproduire certaines des techniques employées dans Gopher.

• Non disponible via API publique
• Accès limité aux chercheurs internes
• Aucune structure tarifaire officielle
• Modèle de recherche uniquement

Tableau comparatif

La comparaison entre Gopher et ses concurrents montre clairement son avantage en termes de performances relatives à l'époque de sa sortie. Le tableau suivant présente une analyse comparative avec les modèles de l'époque de sa publication.

Gopher se distingue particulièrement sur les benchmarks académiques, bien qu'il soit moins accessible que certains alternatives commerciales.

La conception architecturale de Gopher diffère également de certaines approches concurrentes, avec des choix spécifiques d'optimisation et de formation.

L'absence de disponibilité publique de Gopher contraste avec la stratégie plus ouverte de certains concurrents.

Cas d'utilisation

Gopher excelle dans les applications de compréhension de texte et de génération de contenu de haute qualité. Son utilisation dans les systèmes de question-réponse complexes a démontré des performances supérieures à celles des modèles précédents, particulièrement dans des domaines nécessitant une compréhension contextuelle profonde.

Pour les applications de recherche et d'analyse documentaire, Gopher a prouvé sa capacité à extraire des informations pertinentes de textes longs et complexes. Son architecture permet de maintenir la cohérence sur de grandes quantités de texte, ce qui est crucial pour les applications de synthèse documentaire.

Dans le domaine de l'éducation et de l'aide à la rédaction, Gopher a montré des capacités impressionnantes pour générer des explications claires et structurées sur des sujets complexes, bien que son accès limité ait restreint ces applications.

Les applications de traduction et de résumé automatique ont également bénéficié des capacités avancées de Gopher, même si des modèles spécialisés existaient déjà dans ces domaines.

• Systèmes de question-réponse complexes
• Analyse et synthèse documentaire
• Applications éducatives et pédagogiques
• Traduction et résumé automatique

Premiers pas

Étant donné que Gopher n'est pas disponible publiquement via une API ou un SDK, les développeurs ne peuvent pas accéder directement au modèle. Cependant, les chercheurs affiliés à des institutions académiques ou industrielles peuvent demander un accès limité à travers des collaborations avec DeepMind.

Pour ceux intéressés par des modèles similaires, des alternatives open-source basées sur les principes de Gopher sont disponibles, notamment certains modèles de la série OPT ou T5 qui partagent des caractéristiques architecturales similaires.

Les rapports techniques détaillés publiés par DeepMind fournissent suffisamment d'informations pour que les chercheurs puissent reproduire certaines des techniques utilisées dans Gopher, bien que cela nécessite des ressources computationnelles importantes.

Les développeurs souhaitant expérimenter des modèles de grande échelle devraient explorer les offres d'autres fournisseurs ou attendre la publication de modèles inspirés de Gopher dans le cadre de projets open-source.

• Accès limité aux chercheurs affiliés
• Alternatives open-source disponibles
• Rapports techniques complets publiés
• Collaboration avec DeepMind nécessaire

Comparison

API Pricing — Context: Modèle de recherche interne, non commercialisé publiquement

Sources