Glossaire
Distillation, c'est quoi ?
Entraîner un petit modèle à imiter un gros · tu gardes une grande part de la qualité pour une fraction du coût et de la latence.
Mis à jour le 20 juillet 2026
Ce que c'est
Entraîner un petit modèle à imiter un gros : le gros sert de professeur, le petit apprend à reproduire ses réponses. Tu obtiens un modèle plus léger qui garde une bonne part de la qualité.
Pourquoi c'est important
C'est le compromis coût / latence : un modèle distillé répond plus vite et moins cher, utile à grande échelle. Tu perds un peu de finesse, tu gagnes en débit et en facture.
Exemples concrets
- Un petit modèle distillé classe des milliers de tickets par jour à coût réduit.
- Pour une tâche simple et répétitive, un modèle distillé suffit là où le gros serait du gâchis.
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Questions fréquentes
- Distillation, c'est quoi ?
- Entraîner un petit modèle à imiter un gros : le gros sert de professeur, le petit apprend à reproduire ses réponses. Tu obtiens un modèle plus léger qui garde une bonne part de la qualité.
- À quoi ça sert ?
- C'est le compromis coût / latence : un modèle distillé répond plus vite et moins cher, utile à grande échelle. Tu perds un peu de finesse, tu gagnes en débit et en facture.
- Un exemple concret ?
- Un petit modèle distillé classe des milliers de tickets par jour à coût réduit.