数据方面的挑战
实时数据缺失:大规模预训练模型因无法及时获取最新数据,导致预测结果出现偏差。 领域知识缺失:缺乏特定领域的深度知识训练,限制了大模型在这些领域的应用效果。
模型性能方面的挑战
Token数问题:在处理长文本或复杂任务时,大模型因Token数量限制,可能导致任务处理失败或效率显著下降。 复杂推理问题:大模型在处理需要深度逻辑推理的任务时表现欠佳。
应用集成方面的挑战
无法对接现有系统:大模型的架构和接口可能与企业现有系统不兼容,导致无法无缝集成。 多任务协同:大模型在与多个任务和系统协同工作时,可能引发效率低下或错误增加的问题。
提示词使用局限
大模型的效果很大程度上取决于提示词的设计。不同任务和领域需要特定的提示词策略,而设计有效的提示词具有相当的挑战性。