Несколько причин, по которым генеративные нейросети могут медленнее обрабатывать запросы большого количества пользователей:

• Ограничения по количеству обращений. 1 Например, в популярной нейросети ChatGPT есть ограничения как в бесплатной, так и в платной версии. 1 Это не позволяет генерировать контент массово. 1
• Устаревшие данные. 2 Генеративные модели ИИ получают огромное количество данных и на их основе формируют свои ответы. 2 Но мир постоянно меняется, и спустя время обучающие данные уже устаревают. 2 Чем дольше данные не обновляли, тем менее точными становятся ответы нейросетей. 2
• Неуниверсальность. 3 Модели глубокого обучения могут обеспечить быстрое и точное решение конкретного спектра задач, но они ещё далеки от универсальности. 3 Это связано с их зависимостью от содержимого датасета, на котором происходило обучение. 3
• Технически сложная реализация. 3 Для анализа данных генеративные нейросети используют десятки тысяч видеокарт, что делает технологию экологически неблагоприятной и дорогой. 3