I modelli GPT si basano su un approccio probabilistico alla modellazione del linguaggio e sono meno accurati dei modelli basati sull'apprendimento supervisionato. Sono anche limitati in quanto non possono generare contenuti nuovi o creativi, poiché fanno molto affidamento sui dati di formazione esistenti e seguono i modelli trovati al loro interno. Inoltre, i modelli GPT possono generare solo output brevi, il che li rende inadatti per attività più lunghe come il riepilogo. Infine, a causa della loro dipendenza dai dati di addestramento esistenti, i modelli GPT tendono a generare risposte stereotipate o generiche, invece di essere in grado di generare output creativi e unici.
Spiegare i limiti dell'utilizzo dei modelli GPT rispetto ad altri tipi di modelli di elaborazione del linguaggio naturale.