इस लेख में बड़े भाषा मॉडल (LLM) अनुसंधान में दस प्रमुख चुनौतियों पर चर्चा की गई है, जिनमें भ्रांतियों को कम करना और मापना, संदर्भ की लंबाई और संदर्भ निर्माण को अनुकूलित करना, अन्य डेटा मोड में एकीकृत करना, LLMs की गति बढ़ाना और लागत को कम करना, नए मॉडल आर्किटेक्चर को डिजाइन करना, GPU विकल्प विकसित करना, एजेंट की उपयोगिता बढ़ाना, मानव प्राथमिकताओं से सीखने की क्षमता में सुधार करना, चैट इंटरफेस की दक्षता बढ़ाना, और गैर-अंग्रेजी भाषाओं के लिए LLMs का निर्माण करना शामिल है। इनमें से, भ्रांतियों को कम करना और संदर्भ सीखना वर्तमान में सबसे गर्म दिशा हो सकती है। बहु-मोड, नए आर्किटेक्चर और GPU विकल्पों में भी विशाल संभावनाएं हैं। कुल मिलाकर, LLM अनुसंधान तेजी से विकास के चरण में है, और सभी दिशाएं जोरदार खोज कर रही हैं।