Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLM) ont fait des progrès significatifs dans les capacités de raisonnement de bon sens. Cet article se concentre sur les performances du modèle Gemini Pro de Google dans les tâches de raisonnement de bon sens et le compare à d’autres modèles leaders. Les résultats de la recherche montrent que Gemini Pro surpasse même GPT-3.5 sur certaines tâches spécifiques et ont démontré son mécanisme de raisonnement avancé dans des expériences comparatives avec GPT-4 Turbo.
Gemini Pro se montre très prometteur en matière de raisonnement de bon sens, avec de nouvelles recherches remettant en question les évaluations précédentes. À égalité avec GPT-3.5, Gemini Pro surpasse légèrement sur des tâches spécifiques. Les expériences d'inférence montrent que Gemini Pro et GPT-4Turbo présentent des mécanismes d'inférence avancés sur les réponses correctes et incorrectes.
Dans l’ensemble, Gemini Pro démontre des performances impressionnantes dans le domaine du raisonnement de bon sens, ouvrant de nouvelles orientations et possibilités pour le développement de l’intelligence artificielle future. Son analyse comparative avec d’autres modèles avancés nous fournit également une référence précieuse pour mieux comprendre et évaluer la capacité des grands modèles de langage. Des recherches plus approfondies permettront de révéler plus pleinement les avantages et les limites de Gemini Pro.