描述使用语言模型方法进行机器学习的一些缺点。
1. 语言模型不易转移，在新的上下文中部署时必须重新训练。
2. 语言模型可能容易过拟合，并且在处理分布之外的数据时很难推广。
3. 语言模型的输出质量取决于训练数据，常常受到数量和质量的限制，可能无法反映目标语言的特征。
4. 语言模型的性能取决于计算能力，训练和推理都可能很慢。
5. 语言模型的性能不确定，很难评估。
6. 在训练时未考虑的情况下使用语言模型可能会产生意外的结果。