Почему возникают проблемы с подключением к большим языковым моделям в интернете?

Некоторые причины, по которым возникают проблемы с подключением к большим языковым моделям (LLM) в интернете:

• Ограничения архитектуры. skillbox.ru Например, у моделей на основе трансформеров есть квадратичная зависимость вычислительных затрат и расхода памяти от длины обрабатываемого контекста. ru.wikipedia.org
• Проблема актуальности данных. bytemag.ru Предобученная модель обучена на корпусе текстов, опубликованных до определённой даты, а новая информация поступает постоянно. bytemag.ru
• Проблемы токенизации. vc.ru У моделей бывают слабые места: сложные или редкие слова, ошибки в написании, разная структура слов в разных языках. vc.ru
• Накопление ошибок. ru.wikipedia.org Ошибки, допущенные моделью на начальной стадии генерации текста, приводят к нарастанию неточностей и искажений в дальнейших шагах. ru.wikipedia.org
• Чувствительность к формулировкам. ru.wikipedia.org Модель может генерировать существенно различные ответы при незначительном изменении формулировки исходного запроса. ru.wikipedia.org
• Риски безопасности. habr.com Например, злоумышленники могут отправлять модели более объёмные сообщения или нетипичные последовательности данных, что приводит к сбоям. habr.com
• Риск раскрытия чувствительной информации. habr.com Это случается, когда во время обучения модели использовали чувствительные или конфиденциальные данные и не почистили их или не замаскировали при выводе. habr.com