"Spiega le limitazioni nell'utilizzo dei modelli GPT rispetto ad altri tipi di modelli di elaborazione del linguaggio naturale."
I modelli GPT si basano su un approccio probabilistico alla modellizzazione del linguaggio e sono meno precisi rispetto ai modelli basati sull'apprendimento supervisionato. Sono anche limitati dal fatto che non possono generare contenuti nuovi o creativi, poiché si basano pesantemente sui dati di addestramento esistenti e seguono i modelli trovati al loro interno. Inoltre, i modelli GPT possono generare solo output brevi, il che li rende inadatti per compiti più lunghi come la sintesi. 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.