1. I modelli linguistici non sono facilmente trasferibili e devono essere riaddestrati quando utilizzati in un nuovo contesto. 2. I modelli linguistici possono essere soggetti a overfitting e difficoltà a generalizzare su dati fuori distribuzione. 3. La qualità dell'output di un modello linguistico dipende dai dati di addestramento, che sono spesso limitati e potrebbero non riflettere la lingua di destinazione. 4. I modelli linguistici dipendono dalla potenza di calcolo e possono essere lenti da addestrare ed essere utilizzati per l'inferenza. 5. Le prestazioni dei modelli linguistici possono essere incerte e difficili da valutare. 6. I modelli linguistici tendono a produrre risultati inaspettati se utilizzati in contesti che non sono stati presi in considerazione durante la formazione.
Descrivi alcuni degli svantaggi dell'utilizzo di un approccio basato su un modello linguistico in Machine Learning.