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Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]''' | Voir aussi '''[[apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine]]''', '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''[[ChatGPT]]''', '''[[Claude]]''', '''[[entraînement]]''', '''[[Gemini]]''' et '''[[mixture d'experts]]''' | ||
Version du 8 septembre 2026 à 15:18
en construction
Définition
Paradigme dans lequel les paramètres, le corpus d’entraînement et les détails architecturaux du modèle tels que le nombre de paramètres, les stratégies d’optimisation et les configurations des hyperparamètres sont divulgués partiellement, voire pas du tout. À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent une sécurité centralisée, une performance et une stabilité élevées.
Voir aussi apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine, apprentissage par curriculum, ChatGPT, Claude, entraînement, Gemini et mixture d'experts
Compléments
- L'interaction avec ces modèles s'effectue par l'intermédiaire d'une API ou d'environnements de déploiement contrôlés.
- Son coût repose soit sur un modèle d'abonnement, soit sur un modèle de paiement au jeton textuel.
Français
XXXXXXXXXXXXX
Anglais
closed-source model
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki





