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这些庞大的模型数据量带来了两大挑战：

大量参数也意味着需要更多时间来计算预测。这种增加的延迟可能会阻碍基于 的模型在金融科技应用中的可行性：银行应用程序通常需要高吞吐量，这可能需要昂贵的基于 的硬件，有时甚至需要全天候运行
另一个容易被低估的陷阱是预训练模型中固有的偏见。由于这些模型是基于现实世界文本（如维基百科）的集合进行训练的，因此它们可以反映和延续这些文本中表达的刻板印象。用于预训练大 玻利维亚电话号码数据 型模型的确切语料库通常无法访问，因此通常不清楚初始语料库是否包含个人信息或潜在偏见。这个领域已经收到了很多 注意力最近，尤其是在可能对个人和财务产生影响的预测背景下。

接下来是什么
模型背后的机制仍在多方面得到改进，例如在多功能性方面：虽然最初的 模型是在两个任务（掩码预测和下一句预测）上进行训练的，但较新的版本现在专注于元学习：学习如何学习。目前的模型，如 ，甚至能够理解简短的指令，比如将自然语言句子转换成 语句或 代码。

与此同时，模型规模正在急剧增加，以至于只有像 这样的公司才能托管这样的模型。例如， 仅作为托管 服务提供。高度进化的元学习模型有可能成为现实，但它们很可能会以付费 的形式进行营销。