大型语言模型可能面临的挑战包括哪些?A. 数据偏见B. 模型可解释性C. 计算资源需求D. 模型鲁棒性

大型语言模型在开发和应用过程中可能面临多种挑战，包括数据偏见、模型可解释性、计算资源需求和模型鲁棒性。数据偏见是指训练数据中的偏差可能被模型学习并放大，导致不公平或不准确的预测。模型可解释性是指模型内部运作的透明度，对于复杂模型来说，理解其决策过程可能非常困难。计算资源需求是指训练和运行大型语言模型需要大量的计算资源，这可能限制了模型的可访问性和可持续性。模型鲁棒性是指模型在面对异常输入或对抗攻击时的稳定性和可靠性。