Sono necessarie molte risorse per sviluppare, addestrare e distribuire sistemi di questo tipo. L'addestramento iniziale richiede un'enorme quantità di dati generici, consuma centinaia di migliaia di GPU e spesso richiede un gruppo dedicato di ingegneri e data scientist esperti in machine learnin...
Infatti, è ormai evidente che i vantaggi di questo approccio sono limitati, per diversi motivi: In primo luogo, la scalabilità pura degli LLM al momento dell'addestramento ha raggiunto il punto di diminuzione dei rendimenti o forse addirittura di quasi azzeramento. Modelli più grandi ...