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例如该模型可能会生成揭示数据主体的个人或专业详细信息例如他们的姓名、地址、身份或从属关系的文本或者侵犯数据所有者的知识产权例如他们的版权、商标的文本。或专利。数据消耗和成本亚马逊的需要大量文本数据来训练和微调其神经网络。这意味着它会消耗大量计算资源例如内存、存储或带宽这可能会影响模型的性能、可扩展性或可用性。它还意味着数据采集、处理和维护的成本很高这可能会限制模型的可访问性或可承受性。数据解释和评估亚马逊的可能会生成人类或其他模型难以解释或评估的文本。例如模型可能生成不明确、模糊或矛盾的文本或者使用复杂或不熟悉的语言例如行话、俚语或新词的文本。