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Lexique · I · Le modèle

Poids

Aussi : paramètres, weights

Les milliards de paramètres numériques ajustés pendant l'entraînement : le contenu même du modèle. Qui détient le fichier des poids détient le modèle.

L'analogie

Dans un cerveau, le savoir n'est écrit nulle part en toutes lettres : il est réparti dans la force de milliards de connexions entre neurones. Les poids jouent ce rôle : chacun règle l'influence d'une connexion du réseau. Le « savoir » du modèle n'est dans aucun poids en particulier : il est dans leur configuration d'ensemble, façonnée par l'entraînement.

Exemple concret

Quand Meta « publie Llama », elle met en ligne un fichier de poids. C'est tout, et c'est l'essentiel. À l'inverse, le vol de poids est le cauchemar de sécurité des laboratoires : copier ce fichier, c'est emporter l'actif qui a coûté des centaines de millions à fabriquer. D'où des poids gardés comme des secrets industriels chez les uns, publiés comme stratégie de diffusion chez les autres.

Ce que ce n'est pas

Ce n'est pas une base de données : on ne peut pas y « chercher » un document, ni en effacer une information précise, ce qui explique la difficulté du « droit à l'oubli » appliqué aux modèles. Ce n'est pas du code que l'on corrige : pour changer durablement le comportement d'un modèle, on ré-entraîne ou on ajuste, on n'édite pas une ligne.

Souvent confondu avec

La distinction qui change la conversation.

Code source
Le code d'un logiciel se lit, s'audite et se corrige ligne à ligne. Les poids sont des milliards de nombres illisibles pour un humain : on ne les lit pas, on observe leur comportement. C'est pourquoi un modèle ne se « débogue » pas comme un programme.
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