What are the potential downsides of LLM-based machine translation?

Некоторые потенциальные недостатки машинного перевода на основе больших языковых моделей (LLMs):

• Ограничения в работе с конкретными областями. imminent.translated.com LLM могут плохо справляться с переводами, требующими специализированных знаний, так как они обучены на общих текстах. imminent.translated.com
• Чувствительность к формулировке запросов. imminent.translated.com То, как сформулирован вопрос или команда, может значительно повлиять на ответ модели и её производительность. imminent.translated.com
• Необходимость в значительных вычислительных ресурсах. imminent.translated.com Обучение и работа LLM требуют много энергии, что может быть дорого и ресурсоёмко. imminent.translated.com
• Низкая скорость работы. imminent.translated.com LLM работают медленно и не подходят для ситуаций, требующих большого объёма переводов. imminent.translated.com
• Отсутствие контроля. imminent.translated.com Ответ модели на конкретный ввод нельзя легко направить или контролировать. imminent.translated.com
• Возможность генерации неточных ответов. imminent.translated.com LLM могут давать правдоподобные, но не точные ответы, особенно при работе с нюансированными или двусмысленными запросами. imminent.translated.com
• Ограничения в работе с большими контекстами. imminent.translated.com LLM хорошо понимают немедленный и явный контекст, но часто испытывают трудности с пониманием более широкого или неявного контекста внутри текста. imminent.translated.com
• Ограничения в работе с определёнными парами языков. blog.pangeanic.com LLM часто обучены на большом количестве пар языков, что может снижать их эффективность в работе с конкретной парой. blog.pangeanic.com