 GPT modellerini gerçek dünya uygulamalarında dağıtmakla ilgili beş zorluğu adlandırın.
 1. Veri Kullanılabilirliği ve Kalitesi: GPT modelleri, eğitim için etiketlenmiş veriler gerektirir ve alana özel dağıtım için uygun şekilde açıklamalı veri kümelerine ihtiyaç duyar. 2. Model Açıklanabilirliği: GPT modellerinin açıklanması ve anlaşılması çok zordur. 3. Bilgi İşlem Gereksinimleri: GPT modelleri, çok sayıda bilgi işlem kaynağı gerektirir. 4. Modellerin Ölçeklendirilmesi: Büyük veri kümelerine sahip GPT modellerinin ölçeklendirilmesi zor olabilir. 5. Model Kayma: GPT modelleri, değişen ortamlara genellenemeyebilir.