 อธิบายข้อเสียบางประการของการใช้โมเดลภาษาในแมชชีนเลิร์นนิง
 1. โมเดลภาษาไม่สามารถถ่ายโอนได้ง่ายและต้องได้รับการฝึกอบรมใหม่เมื่อนำไปใช้ในบริบทใหม่ 2. แบบจำลองภาษามีแนวโน้มที่จะเกินพอดีและมีปัญหาในการสรุปข้อมูลที่ไม่อยู่ในการกระจาย 3. คุณภาพของเอาต์พุตของโมเดลภาษาขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งมักถูกจำกัดและอาจไม่สะท้อนถึงภาษาเป้าหมาย 4. แบบจำลองภาษาขึ้นอยู่กับพลังของคอมพิวเตอร์และสามารถฝึกและใช้สำหรับการอนุมานได้ช้า 5. ประสิทธิภาพของแบบจำลองภาษาอาจไม่แน่นอนและประเมินได้ยาก 6. โมเดลภาษามีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดเมื่อใช้ในบริบทที่ไม่ได้นำมาพิจารณาในระหว่างการฝึกอบรม