L'utilisation de modèles de grande taille peut entraîner des coûts prohibitifs pour les entreprises.
L'essor des modèles de langage plus petits, tels que smolLM3, offre une alternative économique et ciblée aux modèles massifs de 70 milliards de paramètres. Cette approche pourrait transformer les pipelines d'IA en réduisant les coûts sans compromettre l'efficacité.
