Три важных ограничения LLM — возможные фактические ошибки, конечный контекст и зависимость результата от входных данных. Дополнительно учитывают стоимость, задержку и риски небезопасных действий.
Назови минимум три ограничения, которые важно учитывать при работе с LLM как с технологией.
Три важных ограничения LLM — возможные фактические ошибки, конечный контекст и зависимость результата от входных данных. Дополнительно учитывают стоимость, задержку и риски небезопасных действий.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Три важных ограничения LLM — возможные фактические ошибки, конечный контекст и зависимость результата от входных данных. Дополнительно учитывают стоимость, задержку и риски небезопасных действий.
Модель не является источником истины и может уверенно воспроизводить неверную предпосылку. Для продукта нужны проверяемые источники, ограничения инструментов и измерение качества. Большая модель или длинный prompt не отменяют необходимости этих механизмов.