0
إن النماذج المدربة مسبقًا، على الرغم من قوتها، تأتي مع العديد من القيود والاعتبارات. فقد تحمل تحيزات موجودة في بيانات التدريب، مما يؤدي إلى نتائج غير مقصودة أو تمييزية، كما يتم تدريب هذه النماذج عادةً على بيانات عامة، لذلك قد لا تعمل بشكل جيد في المهام المتخصصة أو المحددة للمجال دون مزيد من الضبط الدقيق. وهناك مصدر قلق آخر يتمثل في طبيعة "الصندوق الأسود" للعديد من النماذج المدربة مسبقًا، والتي يمكن أن تجعل عمليات اتخاذ القرار الخاصة بها صعبة التفسير والشرح.