Empresas de grandes modelos enfrentam os seguintes problemas:

1. Recursos de computação (é preciso equilibrar a necessidade de garantir que o modelo acompanhe as versões, sem prejudicar a alocação de poder computacional para o lado do usuário final)
2. Dados (é preciso equilibrar, garantindo que o investimento não seja tão alto, ainda assim conseguir produzir bons dados de assinatura de usuários antes do lançamento)
3. Fluxo de caixa (o custo de treinar novas versões com parâmetros grandes)