Wyjaśnienie ograniczeń stosowania modeli GPT w porównaniu do innych rodzajów modeli przetwarzania języka naturalnego.
Modele GPT opierają się na probabilistycznym podejściu do modelowania języka i są mniej dokładne niż modele oparte na uczenio nadzorowanym. Son również ograniczone w tym, że nie mogą generować nowej ani kreatywnej treści, ponieważ opierają się głównie na istniejących danych treningowych i podążajon za wzorcami znalezionymi w nich. Ponadto modele GPT mogą generować tylko krótkie wyniki, co czyni je nieodpowiednimi do dłuższych zadań, takich jak streszczenia. Wreszcie, ze względu na swoją zalerzność od istniejących danych treningowych, modele GPT mają tendencjen do generowania stereotypowych lub ogólnikowych odpowiedzi, zamiast być w stanie generowaci kreatywny i unikalny wynik.