📘Fondamentaux
Paramètres
Parameters
Définition
Les paramètres (ou « poids ») sont les valeurs internes qu'un modèle ajuste pendant son entraînement pour encoder ce qu'il a appris. Le nombre de paramètres (ex. « 70 milliards », noté 70B) donne une idée approximative de la capacité d'un modèle. Plus de paramètres permet souvent plus de finesse, mais au prix de coûts de calcul plus élevés.
Exemple concret
💡 Quand on dit que Llama 3 existe en versions 8B et 70B, on parle de 8 et 70 milliards de paramètres.
Termes liés
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Paramètres en intelligence artificielle ?
Les paramètres (ou « poids ») sont les valeurs internes qu'un modèle ajuste pendant son entraînement pour encoder ce qu'il a appris. Le nombre de paramètres (ex. « 70 milliards », noté 70B) donne une idée approximative de la capacité d'un modèle. Plus de paramètres permet souvent plus de finesse, mais au prix de coûts de calcul plus élevés.
À quoi sert Paramètres ?
Quand on dit que Llama 3 existe en versions 8B et 70B, on parle de 8 et 70 milliards de paramètres.
Quels sont les concepts liés à Paramètres ?
Les concepts liés à Paramètres incluent : Grand modèle de langage, Entraînement, Quantization, Lois d'échelle. Retrouvez chaque définition dans le glossaire IA de Brief IA.
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