 Nommez cinq défis associés au déploiement de modèles GPT dans des applications réelles.
1. Disponibilité et qualité des données : les modèles GPT nécessitent des données étiquetées pour la formation et des ensembles de données correctement annotés pour un déploiement spécifique au domaine.\n2. Explicabilité du modèle : les modèles GPT sont notoirement difficiles à expliquer et à comprendre.\n3. Exigences de calcul : les modèles GPT nécessitent beaucoup de ressources de calcul.\n4. Mise à l'échelle des modèles : les modèles GPT avec de grands ensembles de données peuvent être difficiles à mettre à l'échelle.\n5. Dérive du modèle : les modèles GPT peuvent ne pas être en mesure de se généraliser à des environnements changeants.