Какие ограничения существуют при использовании больших языковых моделей для генерации кода?

Некоторые ограничения при использовании больших языковых моделей (LLM) для генерации кода:

• Недостоверность ответов. selectel.ru mindsw.io LLM могут выдавать информацию, которая выглядит очень правдоподобно, но на самом деле является ложной или выдуманной. selectel.ru
• Проблемы с прозрачностью. selectel.ru Сложная структура и огромный объём данных, на которых обучаются LLM, затрудняют понимание, почему модель дала тот или иной ответ. selectel.ru
• Этические вопросы. selectel.ru Модели могут унаследовать предвзятости или ошибки из данных, на которых они обучались. selectel.ru Это приводит к рискам некорректных ответов или дискриминации. selectel.ru
• Высокие затраты. selectel.ru mindsw.io Работа LLM требует значительных вычислительных ресурсов и затрат электроэнергии, что делает их дорогими как для разработки, так и для эксплуатации. selectel.ru
• Уязвимость к манипуляциям. selectel.ru Злоумышленники могут использовать модель для создания фишингового контента. selectel.ru
• Ограниченность знаний. www.rush-analytics.ru Модели обучаются на срезе данных, который устаревает со временем. www.rush-analytics.ru
• Чувствительность к формулировке. www.rush-analytics.ru Небольшое изменение в запросе может привести к иному ответу. www.rush-analytics.ru
• Возможность генерации неправильного или небезопасного кода. www.easiio.com LLM могут не полностью понимать контекст или нюансы конкретных приложений. www.easiio.com

Использование LLM для генерации кода следует осуществлять с осторожностью и дополнять человеческим контролем. www.easiio.com