「機械学習における言語モデルアプローチの欠点のいくつかを説明してください。」
1. 言語モデルは簡単に転移できず、新しい文脈で展開する際に再トレーニングする必要があります。
2. 言語モデルは過学習に陥り、分布外のデータで一般化するのが困難になることがあります。
3. 言語モデルの出力の品質は、しばしば限られたトレーニングデータに依存し、対象言語を反映しない可能性があります。
4. 言語モデルはコンピューティングパワーに依存し、トレーニングや推論に時間がかかることがあります。
5. 言語モデルの性能は不確定であり、評価が困難なことがあります。
6. 言語モデルは、トレーニング中に考慮されていない文脈で使用すると予期しない結果を生み出す傾向があります。