1. Disponibilità e qualità dei dati: i modelli GPT richiedono dati etichettati per l'addestramento e set di dati correttamente annotati per l'implementazione specifica del dominio. 2. Spiegabilità del modello: i modelli GPT sono notoriamente difficili da spiegare e comprendere. 3. Requisiti di calcolo: i modelli GPT richiedono molte risorse di calcolo. 4. Ridimensionamento dei modelli: i modelli GPT con set di dati di grandi dimensioni possono essere difficili da ridimensionare. 5. Deriva del modello: i modelli GPT potrebbero non essere in grado di generalizzare ad ambienti in evoluzione.
Elenca cinque sfide associate all'implementazione di modelli GPT in applicazioni reali.