Trots sina mycket imponerande och avancerade förmågor har stora språkmodeller flera betydande begränsningar som påverkar deras användbarhet och tillförlitlighet. En av de största utmaningarna är att de ibland genererar felaktig eller missvisande information, så kallade hallucinationer, vilket innebär att de kan hitta på fakta eller detaljer som inte är sanna. Dessutom har dessa modeller svårt att hantera mycket långa och komplexa texter på ett effektivt sätt, vilket begränsar deras kapacitet att analysera och sammanfatta omfattande information. De saknar också en verklig, djup förståelse för världen och sammanhang, eftersom deras kunskap enbart baseras på statistiska mönster i träningsdata snarare än medveten insikt.
Modellerna är dessutom känsliga för snedvridningar och bias i den data de tränas på, vilket kan resultera i partiska, opassande eller till och med diskriminerande svar som speglar fördomar i källmaterialet. Detta kan skapa allvarliga etiska problem och påverka användarnas förtroende negativt. Utöver detta kräver träningen av stora språkmodeller enorma mängder datorkraft och energi, vilket inte bara är kostsamt utan även har betydande miljömässiga konsekvenser, såsom ökad koldioxidutsläpp och resursförbrukning. Slutligen är det ofta mycket svårt att förklara exakt varför en modell genererar ett visst svar, vilket innebär att transparens och ansvarstagande blir problematiskt och försvårar för användare och utvecklare att förstå och lita på modellens beslut och rekommendationer.