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Describe algunos de los inconvenientes de utilizar un enfoque de modelo de lenguaje en Aprendizaje Automático.
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1. Los modelos de lenguaje no son fácilmente transferibles y deben ser re-entrenados cuando se implementan en un nuevo contexto.
2. Los modelos de lenguaje pueden ser propensos al sobreajuste y tener dificultades para generalizar en datos fuera de distribución.
3. La calidad de la salida de un modelo de lenguaje depende de los datos de entrenamiento, que a menudo son limitados y pueden no reflejar el lenguaje objetivo.
4. Los modelos de lenguaje dependen de la potencia de cómputo y pueden ser lentos para entrenar y usar en inferencia.
5. El rendimiento de los modelos de lenguaje puede ser incierto y puede ser difícil de evaluar.
6. Los modelos de lenguaje son propensos a producir resultados inesperados cuando se utilizan en contextos que no se han tenido en cuenta durante el entrenamiento.