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== Définition ==
== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[poids]]''', le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux du '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle]]''' tels que le nombre de '''[[Paramètre|paramètres]]''', les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|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.
Paradigme dans lequel les '''[[paramètres]]''', le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux du '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle]]''' tels que le nombre de '''[[Paramètre|paramètres]]''', les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|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]]'''
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

Source : Arxiv

Source : IBM

Source : Medium