Qu'est-ce qu'un "modèle" ?

Vous avez discuté avec « une IA », mais vous parlez en réalité à un modèle : un système d’IA spécifique entraîné sur des données pour générer des réponses.

« IA » est le concept général ; un « modèle » est une version particulière que vous pouvez réellement utiliser. Parmi les plus courants figurent GPT-4, Claude, Gemini et Llama, chacun conçu par des entreprises différentes.

Le même prompt peut produire des résultats très différents selon le modèle.

Que sont les paramètres ?

La taille d’un modèle se mesure en paramètres : des nombres qu’il a appris pendant l’entraînement et qui façonnent la manière dont il répond.

Davantage de paramètres signifie généralement davantage de capacités, mais aussi une puissance de calcul plus importante nécessaire pour l’exécuter.

GPT-4 possède un nombre estimé de plus d’un billion de paramètres. Sur ce site, nous utilisons Qwen3 0.6B, soit seulement 600 millions. C’est intentionnellement petit.

Les grands modèles nécessitent des GPU coûteux et beaucoup de mémoire ; un modèle de 0.6B peut fonctionner sur un ordinateur portable ordinaire.

Le compromis est une puissance moindre pour les tâches complexes, mais c’est parfait pour apprendre l’ingénierie des prompts. Si tu peux obtenir de bons résultats avec un petit modèle, tes prompts fonctionneront encore mieux avec des modèles plus grands.