Какие существуют ограничения и особенности в использовании больших языковых моделей для небольших проектов?

Некоторые ограничения и особенности использования больших языковых моделей (LLM) для небольших проектов:

Ограничения:

• Зависимость от больших наборов данных. www.shopify.com LLM требуют огромных объёмов последовательных данных и большого размера модели для достижения высокой производительности. www.shopify.com Это делает их ресурсоёмкими в обучении и обслуживании. www.shopify.com
• Ограничения контекста. www.shopify.com LLM могут терять связь с контекстом в длинных разговорах или документах, что приводит к менее релевантным выводам. www.shopify.com
• Трудности с узкоспециализированными запросами. www.shopify.com LLM могут испытывать трудности с предоставлением точных ответов на узкоспециализированные запросы. www.shopify.com
• Галлюцинации. www.shopify.com LLM могут допускать ошибки, в том числе выдумывать ложную информацию. www.shopify.com
• Предвзятость. www.shopify.com LLM могут воспроизводить искажения в своих данных об обучении, отдавая предпочтение определённым демографическим сегментам или культурам. www.shopify.com

Особенности:

• Чувствительность к формулировкам. ru.wikipedia.org LLM склонны генерировать существенно различные ответы при незначительном изменении формулировки исходного запроса. ru.wikipedia.org
• Низкая управляемость. ru.wikipedia.org Затруднение в точном контроле содержания и формы ответов, например, в соблюдении заданного стиля или избегании нежелательных тем. ru.wikipedia.org
• Компромисс между креативностью и точностью. ru.wikipedia.org Необходимо соблюдать баланс между способностью модели создавать оригинальные, разнообразные ответы и поддержанием высокого уровня фактологической и логической достоверности информации. ru.wikipedia.org

Использование LLM нужно осознавать, оценивать риски и предпринимать меры для их минимизации. selectel.ru