 Décrire certains des inconvénients de l'utilisation d'une approche de modèle de langage dans l'apprentissage automatique.
1. Les modèles de langage ne sont pas facilement transférables et doivent être recyclés lorsqu'ils sont déployés dans un nouveau contexte.\n2. Les modèles de langage peuvent être sujets à un ajustement excessif et avoir du mal à généraliser sur des données hors distribution.\n3. La qualité de la sortie d'un modèle de langue dépend des données d'entraînement, qui sont souvent limitées et peuvent ne pas refléter la langue cible.\n4. Les modèles de langage dépendent de la puissance de calcul et peuvent être lents à s'entraîner et à être utilisés pour l'inférence.\n5. Les performances des modèles de langage peuvent être incertaines et difficiles à évaluer.\n6. Les modèles linguistiques sont susceptibles de produire des résultats inattendus lorsqu'ils sont utilisés dans des contextes qui n'ont pas été pris en compte lors de la formation.