Qu'est-ce qu'un "modèle" ?

Tu as discuté avec « une IA », mais en réalité, tu parles 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 modèles courants, on trouve GPT-4, Claude, Gemini et Llama, chacun développé par une entreprise différente.

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 ses réponses.

Un plus grand nombre de paramètres signifie généralement une plus grande capacité, mais aussi davantage de puissance de calcul nécessaire pour l’exécuter.

GPT-4 compte un nombre estimé de plus d’un billion de paramètres. Sur ce site, nous utilisons Qwen3 1.7B, soit seulement 1,7 milliard. C’est volontairement peu.

Les grands modèles nécessitent des GPU coûteux et beaucoup de mémoire ; un modèle de 1,7B 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 vous obtenez de bons résultats avec un petit modèle, vos prompts fonctionneront encore mieux avec des modèles plus grands.