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title: LLM Collection (Collection LLM)
description: "Le tableau ci-dessous présente quelques-uns des modèles les plus influents, classés en fonction de leur date de sortie. | Modèle | Date de publication | Développeur | Licence | Description du modèle | | --- | --- | --- |…"
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updated: "2025-01-30"
category: Datasets
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# LLM Collection (Collection LLM)

Le tableau ci-dessous présente quelques-uns des modèles les plus influents, classés en fonction de leur date de sortie.

| Modèle | Date de publication | Développeur | Licence | Description du modèle |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| GPT-4 | 2023 | OpenAI | Personnalisé | Successeur du GPT-3, construit sur une architecture similaire mais avec des améliorations. |
| GPT-3 | Juin 2020 | OpenAI | Personnalisé | 175 milliards de paramètres, connu pour sa polyvalence et ses capacités. |
| Turing-NLG | Février 2020 | Microsoft | Sur mesure | 17 milliards de paramètres, destiné à la compréhension et à la génération de langage naturel. |
| GPT-2 | Février 2019 | OpenAI | Modifié par le MIT | Initialement interdit au public en raison d'inquiétudes quant à d'éventuelles utilisations abusives. |
| BERT | octobre 2018 | Google | Apache 2.0 | Conçu pour comprendre le contexte des mots dans les requêtes de recherche. |
| Transformer XL | Janvier 2019 | Google/CMU | Apache 2.0 | Modèle de transformateur étendu pour traiter des séquences de texte plus longues. |
| GPT | Juin 2018 | OpenAI | Modifié MIT | Premier transformateur génératif pré-entraîné avec 117 millions de paramètres. |
| ELMo | mars 2018 | Institut Allen | Apache 2.0 | Représentations profondes des mots contextualisés, permettant d'enrichir le sens des mots. |
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