自然语言大模型发展出现了哪些瓶颈？性能瓶颈？数据瓶颈？
2024-11-26 阅读 11
自然语言大模型的发展面临着一些瓶颈，其中包括性能瓶颈和数据瓶颈。
性能瓶颈是指随着模型规模的增大，模型的训练和推理过程变得越来越耗时和资源消耗更多。这导致了训练和部署大型模型变得更加困难和昂贵，限制了模型规模的进一步扩大。
数据瓶颈是指训练大型语言模型所需的数据量不断增加，但获取高质量的大规模数据集变得越来越困难。同时，数据的标注和清洗也是一项费时费力的工作，限制了模型性能的进一步提升。
因此，解决性能瓶颈和数据瓶颈是当前自然语言大模型发展的重要挑战之一，需要继续研究和创新来克服这些瓶颈，推动自然语言处理技术的发展。
更新于 2024年11月26日
