Некоторые преимущества использования больших языковых моделей (LLM) в обучении с подкреплением:

• Улучшение качества ответов. 2 Обучение с подкреплением позволяет значительно улучшить ответы модели, награждая её за полезные и правдивые ответы и штрафуя за некачественные. 2
• Превращение умной модели в модель-ассистента. 2 Обучение с подкреплением помогает максимизировать удовлетворение пользователя от общения с моделью. 2
• Персонализация. 2 Модель можно специализировать на определённой области науки или бизнеса, что делает нейросеть более гибкой. 2

Некоторые недостатки использования LLM:

• Затраты на разработку. 3 Для работы LLM обычно требуется большое количество дорогостоящего оборудования для графических процессоров и массивные наборы данных. 3
• Эксплуатационные расходы. 3 После периода обучения и развития стоимость эксплуатации LLM для принимающей организации может быть очень высокой. 3
• Предвзятость. 3 Риск любого AI, обученного на неразмеченных данных, заключается в предвзятости, поскольку не всегда очевидно, что известная предвзятость устранена. 3
• Объяснимость. 3 Возможность объяснить, как LLM смогла добиться конкретного результата, не является простой и очевидной для пользователей. 3
• Галлюцинации. 13 LLM иногда может «галлюцинировать», то есть выдумывать ответ. 12