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Les modèles évalués incluent CamemBERT, T5-LARGE, FLAN-T5-LARGE, MT5-LARGE, LLAMA-2, Mixtral-8x7b et GPT 3.5. Pour chaque modèle, la méthode d'adaptation (Fine-tuning - FT, LoRA, prompt) et le nombre de paramètres sont spécifiés. Les résultats indiquent que CamemBERT obtient un score Rouge-L de 0.82 avec 78% de réponses correctes, tandis que T5-LARGE et FLAN-T5-LARGE obtiennent respectivement 0.81 et 0.80 en Rouge-L, avec des taux de réponses correctes similaires. MT5-LARGE montre un Rouge-L de 0.80 mais avec un taux de réponses correctes légèrement inférieur. LLAMA-2, une version entraînée avec LoRA, présente un Rouge-L de 0.69 et 72% de réponses correctes. Mixtral-8x7b, entraîné par prompt, affiche un Rouge-L de 0.80 et un excellent 82% de réponses correctes, à égalité avec GPT 3.5 qui obtient un Rouge-L de 0.72. Une analyse des facteurs de complexité (f0 à f6) révèle la proportion de complexité pour chaque modèle, ainsi que des scores spécifiques pour chacun. Par exemple, CamemBERT a des scores allant de -1 à -7, tandis que Mixtral-8x7b obtient des scores plus mitigés, allant de 1 à -6. 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