Почему возникают ошибки при большом количестве одновременных запросов к ИИ-моделям?

Ошибки при большом количестве одновременных запросов к ИИ-моделям могут возникать по нескольким причинам:

• Неправильная формулировка запросов. 14 Некоторые вопросы ставят нейросеть в тупик, вызывая ошибки, бесконечные циклы или абсурдные ответы. 1 К таким запросам относятся, например, противоречивые и парадоксальные вопросы, запросы с бесконечными циклами, абсурдные и вымышленные сценарии, запросы с подвохом и двусмысленностью, технические и специфичные запросы. 1
• Несоблюдение логической структуры. 4 Когда в одном запросе перемешивается несколько разных тем, нейросеть может запутаться и выдать непонятный ответ. 4 Искусственный интеллект не поймёт, какие вопросы важнее и на какие стоит более детализировано ответить. 4
• Недостаток вычислительных ресурсов. 3 Модели искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, ресурсоёмки. 3 Обучение этих моделей требует значительных вычислительных мощностей и памяти, что может быть дорогостоящим и отнимать много времени. 3
• Снижение точности ответов на сложных вопросах. 5 Исследование показало, что даже при увеличении размера модели точность ответов снижается на сложных вопросах. 5

Полностью исключить ошибки невозможно, так как нейросеть — это инструмент, а не всезнающий разум. 1 Разработчики постоянно улучшают алгоритмы, но адаптируют модели так, чтобы они отказывались отвечать на слишком сложные вопросы и улучшали точность на простых. 5