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. 1 Например, у моделей на основе трансформеров есть квадратичная зависимость вычислительных затрат и расхода памяти от длины обрабатываемого контекста. 5
• Проблема актуальности данных. 2 Предобученная модель обучена на корпусе текстов, опубликованных до определённой даты, а новая информация поступает постоянно. 2
• Проблемы токенизации. 4 У моделей бывают слабые места: сложные или редкие слова, ошибки в написании, разная структура слов в разных языках. 4
• Накопление ошибок. 5 Ошибки, допущенные моделью на начальной стадии генерации текста, приводят к нарастанию неточностей и искажений в дальнейших шагах. 5
• Чувствительность к формулировкам. 5 Модель может генерировать существенно различные ответы при незначительном изменении формулировки исходного запроса. 5
• Риски безопасности. 3 Например, злоумышленники могут отправлять модели более объёмные сообщения или нетипичные последовательности данных, что приводит к сбоям. 3
• Риск раскрытия чувствительной информации. 3 Это случается, когда во время обучения модели использовали чувствительные или конфиденциальные данные и не почистили их или не замаскировали при выводе. 3