Преимущества больших языковых моделей (LLM) в современных приложениях:

• Расширяемость и адаптивность. 3 Дополнительное обучение позволяет создать точно настроенную модель для конкретных потребностей организации. 3
• Гибкость. 3 Одну LLM можно использовать для множества различных задач и пользователей. 4
• Производительность. 3 Современные LLM способны генерировать быстрые ответы с малой задержкой. 3
• Точность. 3 По мере увеличения количества параметров и объёма данных для обучения модель выдаёт всё более релевантные ответы. 4
• Простота обучения. 4 Многие LLM обучаются на массивах данных, которые заранее не маркируют поясняющими метками, что помогает ускорить процесс. 4
• Эффективность. 4 LLM могут экономить время сотрудников, автоматизируя рутинные задачи. 4

Некоторые ограничения LLM:

• Ограниченная понимание контекста. 1 Даже самые большие языковые модели зачастую не в состоянии адекватно учитывать всю многообразную информацию, необходимую для генерации осмысленных и уместных ответов в сложных диалогах. 1
• Потребление ресурсов. 1 Для работы LLM требуется огромный объём вычислительных мощностей, что делает такие технологии энергоёмкими и может ограничивать их доступность для более широкой аудитории, особенно в менее развитых регионах. 1
• Недостоверность ответов. 2 LLM могут выдавать информацию, которая выглядит очень правдоподобно, но на самом деле является ложной или выдуманной. 2
• Проблемы с прозрачностью. 2 Сложная структура и огромный объём данных, на которых обучаются LLM, затрудняют понимание, почему модель дала тот или иной ответ. 2
• Этические вопросы. 2 Модели могут унаследовать предвзятости или ошибки из данных, на которых они обучались. 2