大模型在建模过程中常见的问题主要集中在数据、模型性能和部署三个核心方面，具体如下：

1. 数据质量和稀缺性

   大模型依赖海量数据进行训练，但实际应用中常面临数据标注成本高、数据分布不均或特定领域数据稀缺的问题。例如，教育领域的大模型可能因缺乏专业教学数据而影响效果。

2. 模型泛化能力不足

   尽管大模型在训练任务上表现优异，但难以适应新任务或未见过的场景。例如，通用大模型在生成古风视频等细分领域可能表现不佳，因未针对特定需求进行微调。

3. 幻觉问题与不可解释性

   • 幻觉 ：模型可能生成与现实不符的信息（如虚假文本或图像），尤其在工业生产等对安全性要求高的领域风险显著。

   • 不可解释性 ：模型决策过程缺乏透明度，难以提供合理依据，导致在医疗、金融等需解释性的领域难以被信任。

4. 计算资源与成本限制

   训练和部署大模型需高性能GPU/TPU集群，导致高昂的硬件成本和能源消耗，形成“红色AI”问题。

5. 部署与优化挑战

   将大模型部署到移动设备等资源受限环境时，需进行模型压缩和知识蒸馏，但技术难度较高。

总结 ：大模型在建模过程中需平衡数据质量、泛化能力与计算资源，同时解决可解释性和部署优化问题，以提升实际应用价值。