Какие преимущества и недостатки имеет технология генерации текста на основе больших языковых моделей?

Преимущества технологии генерации текста на основе больших языковых моделей (LLM):

• Экономия времени. 2 Создание модели данных с конкретной информацией, на основе которой можно генерировать текст, позволяет сэкономить время, которое раньше тратилось на выполнение монотонных действий вручную. 2
• Масштабность. 2 LLM могут обрабатывать гораздо больше информации, чем один аналитик данных, просматривая сотни документов. 2 К тому же контент можно создавать в больших масштабах на основе одного шаблона. 2
• Возможность адаптации. 2 LLM можно персонализировать, чтобы они могли без дополнительных запросов предоставлять ответы или контент именно в том стиле, который нужен. 2
• Экономия затрат. 2 Использование LLM для перевода текста без дополнительного редактирования позволяет значительно сэкономить, особенно если такой материал впоследствии не будет использоваться для внешней коммуникации. 2

Недостатки технологии генерации текста на основе LLM:

• Неверное понимание контекста. 2 В случаях, когда в самой модели недостаточно данных для генерации качественного ответа, текст может быть понят неправильно и, соответственно, конечный результат может оказаться не таким, как ожидалось. 2
• Ложный или некорректный текст/контекст. 2 При отсутствии качественных данных в LLM искусственный интеллект может «запутаться» и выдать некорректный текст, выдумав ложные факты, сославшись на несуществующие исследования, то есть создать нерелевантную информацию. 2
• Высокие затраты. 1 Работа LLM требует значительных вычислительных ресурсов и затрат электроэнергии, что делает их дорогими как для разработки, так и для эксплуатации. 1
• Уязвимость к манипуляциям. 1 Злоумышленники могут использовать модель для создания фишингового контента. 1