В чём преимущества и недостатки больших языковых моделей по сравнению с традиционными NLP-системами?

Преимущества больших языковых моделей (LLM) перед традиционными NLP-системами:

• Универсальность. 24 LLM могут работать с широким спектром приложений, от перевода и обобщения до творческого письма и помощи в программировании. 4
• Высокая производительность при выполнении сложных задач. 4 LLM преуспевают в понимании и генерации сложных формулировок. 4
• Контекстуальное понимание. 4 Большой масштаб моделей позволяет им сохранять контекст на протяжении длинных отрывков текста. 4
• Расширяемость и адаптивность. 1 Дополнительное обучение базовой LLM помогает создать точно настроенную модель для конкретных потребностей. 1
• Эффективность. 1 LLM могут экономить время сотрудников, автоматизируя рутинные задачи. 1

Недостатки LLM:

• Высокие требования к ресурсам. 2 LLM нуждаются в значительном объёме данных и вычислительных ресурсах для эффективной работы. 1
• Предвзятость. 2 LLM могут выдавать предвзятые или неточные результаты, если ими не управлять тщательно. 2
• Чувствительность к формулировкам. 3 LLM склонны генерировать существенно различные ответы при незначительном изменении формулировки исходного запроса. 3
• Компромисс между креативностью и точностью. 3 Необходимо соблюдать баланс между способностью модели создавать оригинальные, разнообразные ответы и поддержанием высокого уровня фактологической и логической достоверности информации. 3

Преимущества традиционных NLP-систем:

• Интерпретируемость. 2 Традиционные методы NLP, которые часто полагаются на подходы, основанные на правилах, или более простые алгоритмы, как правило, более интерпретируемы. 2
• Подходят для конкретных задач с чёткими параметрами. 2 Традиционные методы NLP подходят для задач с чётко определёнными параметрами, такими как анализ настроений или извлечение ключевых слов. 2
• Требуют меньше вычислительных ресурсов. 2 Традиционные методы NLP требуют меньше вычислительных ресурсов, поэтому намного дешевле и проще в обучении. 1

Недостатки традиционных NLP-систем:

• Ограниченная эффективность в сложных языковых задачах. 2 Традиционные методы NLP могут бороться с неоднозначностью и контекстом, что ограничивает их эффективность в более сложных языковых задачах. 2

Таким образом, выбор между LLM и традиционным NLP зависит от конкретных требований приложения, доступных ресурсов и желаемых результатов. 2