Récemment, le modèle Gemini2.5Pro développé par Google DeepMind a attiré l'attention du monde de la technologie. En tant que l'un des modèles de langage à grande échelle les plus avancés du secteur, Gemini2.5Pro démontre un potentiel d'application sans précédent grâce à sa capacité à traiter des contextes longs de plusieurs millions de mots. Cependant, malgré ses avancées technologiques, le coût d'exécution du modèle reste élevé, et sa qualité peut encore être améliorée.
La force principale de la série Gemini réside dans sa capacité à gérer des contextes extrêmement longs, une caractéristique qui se distingue particulièrement dans les domaines tels que la programmation IA et la récupération d'informations. Comparé aux autres modèles, Gemini2.5Pro est capable de lire l'intégralité du contenu d'un projet en une seule fois, offrant ainsi une expérience utilisateur plus fluide et efficace. Cette innovation marque une nouvelle étape pour les grands modèles, et l'utilisation de contextes longs pourrait changer les méthodes traditionnelles d'interaction avec l'information.
Dans un entretien avec l'animateur de podcast Logan Kilpatrick, le scientifique de recherche de Google DeepMind Nikolay Savinov a souligné l'importance du contexte. Il a indiqué que les informations de contexte fournies par les utilisateurs peuvent considérablement améliorer la personnalisation et la précision du modèle. Le modèle ne se fie pas uniquement aux connaissances acquises lors de l'entraînement, mais doit également s'appuyer sur les entrées immédiates des utilisateurs pour actualiser et ajuster ses réponses, garantissant ainsi la pertinence et la fraîcheur des informations.
Savino a également mentionné que la technologie RAG (génération renforcée par la recherche) ne disparaîtra pas, au contraire, elle travaillera en synergie avec les contextes longs. Cette technologie permet au modèle de rechercher rapidement des informations pertinentes dans un vaste ensemble de connaissances grâce à une étape de prétraitement, améliorant ainsi davantage le taux de rappel des informations sur la base de millions de mots de contexte. L'association de ces deux technologies permet d'améliorer significativement les performances du modèle dans les applications pratiques.
L'avenir de la technologie des contextes longs semble très prometteur. Avec la diminution progressive des coûts, il est prévu que la capacité à traiter des contextes de dizaines de millions de mots devienne une norme industrielle dans un futur proche. Cela apportera certainement des ruptures révolutionnaires dans les scénarios d'application tels que le codage IA.
Gemini2.5Pro ne pousse pas seulement le développement des technologies de l'IA, mais ouvre également de nouvelles possibilités pour l'amélioration de l'expérience utilisateur. L'application des contextes longs et leur combinaison avec la technologie RAG annoncent un avenir où l'IA sera plus intelligente et personnalisée.