Gemini 1.5 Flash 8B : l'extraction d'intention par décomposition égale Gemini 1.5 Pro

Google Research montre qu'une approche décomposée — résumer chaque écran puis extraire l'intention de la séquence — permet à de petits MLLM d'égaler de grands modèles pour comprendre l'intention utilisateur sur mobile et web. Testée sur les modèles Gemini et Qwen2, elle surpasse le chain of thought prompting (CoT) et le fine-tuning end-to-end (E2E), et Gemini 1.5 Flash 8B atteint des résultats comparables à Gemini 1.5 Pro à une fraction du coût et de la latence. L'évaluation repose sur l'approche Bi-Fact et des « atomic facts » pour mesurer précision, rappel et F1, ouvrant la voie à une compréhension d'intention embarquée sur appareil.