"Indica cinque sfide associate alla distribuzione dei modelli GPT nelle applicazioni del mondo reale."
1. Disponibilità e qualità dei dati: i modelli GPT richiedono dati etichettati per l'addestramento e necessitano di set di dati adeguatamente annotati per la distribuzione 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. Scalabilità dei modelli: i modelli GPT con grandi set di dati possono essere difficili da scalare.
5. Deriva del modello: i modelli GPT potrebbero non essere in grado di generalizzare in ambienti in continua evoluzione.