La suprématie de Gemini 1.5 sur GPT-4-Turbo-128K dans le décryptage des longues lignes de code, selon une étude HVM

Selon une nouvelle étude réalisée par un développeur talentueux, il semblerait que Gemini 1.5 ait surpassé son concurrent GPT-4-Turbo-128K dans le domaine des longues invites de code. Cette comparaison a été effectuée en posant 7 questions à Gemini 1.5 et à GPT-4, concernant une base de code complexe d’une longueur de 120 000 jetons.

Les résultats de l’étude sont pour le moins remarquables. Tout d’abord, Gemini 1.5 a démontré sa supériorité en ce qui concerne la compréhension de la syntaxe du code. En effet, il a été capable de comprendre non seulement la syntaxe familière, mais aussi la logique derrière une syntaxe inhabituelle, alors que GPT-4 a complètement erré dans ses réponses.

De plus, concernant la mémoire et la disposition du code, Gemini 1.5 a montré des compétences étonnantes en écrivant un memdump raisonnable pour certains aspects du code, démontrant ainsi sa capacité à trouver, lire et comprendre des données dispersées dans le contexte. Une victoire flagrante pour Gemini 1.5, tandis que GPT-4 a simplement évité de répondre à ces questions.

En outre, concernant l’identification des bogues et des différences entre deux versions du code, Gemini 1.5 a une fois de plus montré sa supériorité en fournissant des réponses adéquates, tandis que GPT-4 a présenté des réponses incohérentes et même des erreurs.

En fin de compte, cette étude a clairement démontré que dans le domaine de la compréhension de la base de code, Gemini 1.5 surpasse GPT-4-Turbo-128K. Sa capacité à organiser et interpréter des informations dispersées dans un contexte complexe a été mise en évidence. Toutefois, il est à noter que Gemini 1.5 n’est toujours pas capable de créer un modèle mental complet du système, ni de répondre à des questions nécessitant un raisonnement plus approfondi. Malgré cela, cette avancée témoigne du potentiel prometteur de Gemini 1.5 dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Cette étude soulève des questions importantes concernant la crédibilité et la pertinence des capacités des modèles de langage d’intelligence artificielle dans le domaine de la compréhension du code informatique. Il est également intéressant de voir comment de telles avancées pourraient impacter l’industrie de développement logiciel dans le futur.

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