Какие ограничения существуют при использовании LLM для создания тестовых заданий?

Некоторые ограничения при использовании LLM для создания тестовых заданий:

• Невозможность обновления базы знаний в режиме реального времени. blogs.novita.ai LLM обучаются на статических наборах данных и не могут включать новую информацию по мере её поступления. blogs.novita.ai Это приводит к тому, что модель может предоставлять устаревшую информацию. blogs.novita.ai
• Неоднозначность входных данных. blogs.novita.ai Если входные данные в LLM неоднозначны или плохо сформулированы, модель может оказаться неспособной выработать последовательный ответ. blogs.novita.ai
• Переобучение тренировочным данным. blogs.novita.ai LLM могут генерировать ответы, которые являются чрезмерно буквальными или повторяющимися, основываясь на шаблонах, которые они видели в своих обучающих данных, не принимая во внимание нюансы использования реального языка. blogs.novita.ai
• Случайность в генерации. blogs.novita.ai В процесс генерации текста заложена определённая степень случайности, что иногда может приводить к бессмысленным результатам. blogs.novita.ai
• Ограничение в композиционном мышлении. ru.wikipedia.org LLM на основе архитектуры трансформеров (ChatGPT и GPT-4) показывают ограниченную эффективность при решении задач, требующих многоступенчатой декомпозиции и синтеза подзадач. ru.wikipedia.org
• Низкая управляемость. ru.wikipedia.org Затруднение в точном контроле содержания и формы ответов, например, в соблюдении заданного стиля или избегании нежелательных тем. ru.wikipedia.org
• Чувствительность к формулировкам. ru.wikipedia.org LLM склонны генерировать существенно различные ответы при незначительном изменении формулировки исходного запроса. ru.wikipedia.org