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Le modèle de base de GPT-3, avec 175 milliards de paramètres, est déjà un modèle de langage massif, nécessitant une énorme puissance de calcul pour fonctionner. Cependant, les progrès de la recherche en IA ont conduit au développement de modèles encore plus grands, tels que GPT-4, qui est censé avoir 1,5 trillions de paramètres. Un modèle de cette taille nécessiterait une énorme quantité de données et de ressources de calcul, ce qui soulève des questions sur la viabilité et l’impact de modèles aussi volumineux. En plus de la taille du modèle, les chercheurs explorent également l’impact de différents types d’architecture de modèles, de techniques d’apprentissage et de stratégies d’entraînement pour améliorer la performance et l’efficacité des modèles de langage.