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== Définition ==
== Définition ==
Paradigme dans lequel les '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux du '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués. 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 '''[[Paramètre|paramètres]]''' dont les [[poids]], le '''[[corpus]]''' d’entraînement et les détails architecturaux d'un '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle d'IA]]''' tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des '''[[Hyperparamètre|hyperparamètres]]''' sont secrets ou partiellement divulgués.  
 
À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.


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 15:27

en construction

Définition

Paradigme dans lequel les paramètres dont les poids, le corpus d’entraînement et les détails architecturaux d'un modèle d'IA tels que les stratégies d’optimisation et les configurations des hyperparamètres sont secrets ou partiellement divulgués.

À défaut d’être transparents et personnalisables par l’utilisateur, les modèles de ce paradigme possèdent potentiellement une sécurité plus grande, une performance et une stabilité plus élevée.

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

modèle fermé

modèle propriétaire

Anglais

closed-source model

Sources

Source : Arxiv

Source : IBM

Source : Medium