Jeff Dean, scientifique en chef chez Google DeepMind, affirme que le modèle bénéficie d’une puissance de calcul supplémentaire. Écrire sur X« Nous voyons des résultats prometteurs lorsque nous augmentons le temps d’inférence de calcul ! » Le modèle fonctionne en s’arrêtant pour examiner plusieurs invites associées avant de présenter ce qu’il considère comme la réponse la plus précise.
Depuis qu’OpenAI s’est lancé dans le domaine de « l’inférence » en septembre avec o1-preview et o1-mini, de nombreuses entreprises se sont précipitées pour atteindre la parité des fonctionnalités avec leurs propres modèles. Par exemple, DeepSeek a été lancé Profond Sec-R1 Début novembre, alors que l’équipe Qwen d’Alibaba publiait son modèle « d’inférence », QwQ Plus tôt ce mois-ci.
Tandis que certains réclamer Étant donné que les modèles d’inférence peuvent aider à résoudre des problèmes mathématiques ou académiques complexes, ces modèles peuvent ne pas convenir à tout le monde. Bien qu’il fonctionne bien sur certains benchmarks, Des questions demeurent À propos de son utilité réelle et de sa précision. Les coûts informatiques élevés nécessaires à l’exécution des modèles d’inférence ont également suscité des rumeurs quant à leur viabilité à long terme. Ce coût élevé explique pourquoi ChatGPT Pro d’OpenAI coûte, par exemple, 200 $ par mois.
Cependant, il semble que Google envisage sérieusement de développer cette technologie d’IA. Logan Kilpatrick, employé de Google dans son studio d’intelligence artificielle, Tire dessus « La première étape de notre voyage logique », dans un article sur X.
