Les valeurs numériques internes, des milliards pour les grands modèles, ajustées pendant l'entraînement et qui encodent tout ce que le modèle a appris. Leur nombre donne un ordre de grandeur de la capacité d'un modèle, mais ce n'est plus un indicateur suffisant : architecture, données et méthode d'entraînement comptent autant.
Comparez deux modèles open source pour un projet interne : le plus petit, mieux entraîné et plus récent, surpasse parfois le plus gros sur votre cas d'usage précis.
Le nombre de paramètres influe directement sur le coût et la puissance machine nécessaires. Retenez surtout : « plus gros » ne veut plus dire « meilleur pour votre besoin » ; testez sur vos cas réels.
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