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. 3 LLM требуют огромных объёмов последовательных данных и большого размера модели для достижения высокой производительности. 3 Это делает их ресурсоёмкими в обучении и обслуживании. 3
• Ограничения контекста. 3 LLM могут терять связь с контекстом в длинных разговорах или документах, что приводит к менее релевантным выводам. 3
• Трудности с узкоспециализированными запросами. 3 LLM могут испытывать трудности с предоставлением точных ответов на узкоспециализированные запросы. 3
• Галлюцинации. 3 LLM могут допускать ошибки, в том числе выдумывать ложную информацию. 3
• Предвзятость. 3 LLM могут воспроизводить искажения в своих данных об обучении, отдавая предпочтение определённым демографическим сегментам или культурам. 3

Особенности:

• Чувствительность к формулировкам. 2 LLM склонны генерировать существенно различные ответы при незначительном изменении формулировки исходного запроса. 2
• Низкая управляемость. 2 Затруднение в точном контроле содержания и формы ответов, например, в соблюдении заданного стиля или избегании нежелательных тем. 2
• Компромисс между креативностью и точностью. 2 Необходимо соблюдать баланс между способностью модели создавать оригинальные, разнообразные ответы и поддержанием высокого уровня фактологической и логической достоверности информации. 2

Использование LLM нужно осознавать, оценивать риски и предпринимать меры для их минимизации. 1