Avant de pouvoir prédire, le modèle doit apprendre. Cet apprentissage s'appelle l'entraînement : on lui fait "lire" d'immenses quantités de texte, et il ajuste progressivement des millions, voire des milliards, de réglages internes.

Définition — Paramètres

Les paramètres sont les réglages internes du modèle, ajustés pendant l'entraînement. Plus un modèle a de paramètres, plus il peut (potentiellement) capturer de nuances — mais aussi plus il coûte cher à faire fonctionner.

Mistral propose volontairement une gamme large : de petits modèles économes à des modèles "Large" très puissants, selon le besoin.

🇫🇷 Chez Mistral : l'entreprise a fait un choix fort dès sa création en 2023 : publier plusieurs de ses modèles en open-weights (les paramètres sont ouverts et réutilisables), un positionnement rare face aux géants américains.