Почему с увеличением количества обрабатываемых запросов производительность модели искусственного интеллекта падает?

Несколько причин, по которым с увеличением количества обрабатываемых запросов производительность модели искусственного интеллекта может падать:

• Объёмные задачи. habr.com Длинные тексты и сложные вычисления требуют больше ресурсов, чем простые запросы. habr.com
• Нехватка данных для обучения. www.kommersant.ru Объём контента, который используют разработчики нейросетей, сокращается, так как многие онлайн-платформы ввели ограничения на сбор данных со своих сайтов. www.kommersant.ru
• Переобучение. serverflow.ru Когда модель содержит слишком много параметров, она может «запомнить» слишком много деталей из обучающих данных, что делает её менее эффективной при работе с новыми данными. serverflow.ru

Для повышения производительности моделей искусственного интеллекта можно использовать методы оптимизации, например, прунинг (сокращение лишних параметров модели) или дистилляцию (обучение более лёгких нейронок на основе больших). habr.com