训练大型语言模型 (LLM) 面临几个关键的局限性，主要与计算成本、数据质量和泛化挑战相关。这些限制影响了模型开发、部署和维护的有效性。了解这些局限性有助于开发人员在何时以及如何使用 LLM 方面做出明智的决定。
首先，计算资源是一个主要的瓶颈。训练 LLM 需要大量的处理能力，通常涉及数千个专门的 GPU 或 TPU 运行数周或数月。例如，像 GPT-3 这样的模型估计仅计算资源一项就花费数百万美元。 这使得迭代实验对于大多数没有大量基础设施预算的组织来说是不切实际的。 此外，训练的能源消耗引起了环境问题，因为大规模训练运行的碳足迹可能相当于普通家庭多年的能源消耗。即使为特定任务微调较小的模型也需要大量的资源，这限制了较小团队或研究人员的可访问性。
其次，数据质量和偏见构成了重大挑战。 LLM 依赖于从互联网上抓取的大量数据集，这些数据集通常包含噪声、不准确或有害内容。 例如，在有偏见的文本数据上训练的模型可能会延续刻板印象或生成有害输出，需要大量的过滤和对齐工作。 数据多样性是另一个问题：如果训练数据缺乏某些语言、文化或领域的表示，模型的性能将反映这些差距。 例如，主要在英文网页上训练的模型可能难以处理低资源语言或区域方言。 此外，静态训练数据限制了模型的知识截止点，这意味着它无法动态更新其对训练后现实世界事件或新信息的理解。
最后，泛化和过度拟合是持续存在的问题。 虽然 LLM 在广泛的语言任务中表现出色，但它们通常难以处理高度专业化或细微的领域。 例如，通用模型可能无法掌握医学或法律文本中的技术术语，而没有特定领域的微调。 过度拟合是另一种风险：模型可能会记住训练示例而不是学习模式，如果敏感数据被无意中包含在训练集中，则会导致隐私泄露。 即使经过微调，模型也可能表现出脆弱的行为，在基准数据集上表现良好，但在现实场景中出现细微变化时会失败。 这需要大量的测试和验证，从而增加了开发时间和成本。