Некоторые причины, по которым возникают проблемы с загрузкой больших языковых моделей (LLM):

• Высокие требования к вычислительным ресурсам. 24 Для корректной работы LLM необходимы значительные вычислительные мощности, например тысячи или десятки тысяч графических процессоров (GPU). 3
• Сложности с доступом к качественным датасетам. 3 Количество и качество данных играют ключевую роль при обучении ИИ: чем больше и точнее обучающий датасет, тем лучше результаты работы. 3
• Ограничения режима чата. 4 Интеллектуальные задачи не всегда удобно решать из-за ограничений GUI конкретного чат-бота. 4
• Проблема актуальности данных. 4 Предобученная модель обучена на корпусе текстов, опубликованных до известной даты, а новая информация поступает постоянно. 4
• Недокументированные проблемы в работе. 1 Например, отсутствие совместимости между разными версиями LLM. 1
• Необходимость в квалифицированных специалистах. 3 Работа с нейросетями требует участия специалистов из разных областей. 3

Для решения этих проблем разрабатываются различные подходы, например оптимизация нейронных сетей, создание мультиагентных систем на базе LLM и другие. 12