محققان با انجام آزمایش‌هایی بر روی مدل‌های زبانی بزرگ دریافتند که این مدل‌ها می‌توانند نتایج دقیق و قابل قبولی تولید کنند، اما این نتایج لزوماً نشان‌دهنده درک عمیق آن‌ها از موضوع نیست. به عنوان مثال، یک مدل زبانی می‌تواند مسیرهای رانندگی دقیقی در یک شهر ارائه دهد، اما اگر شرایط تغییر کند، مانند بستن یک خیابان، عملکرد آن به شدت کاهش می‌یابد.
یکی از دلایل وجود محدودیت ها این است که این مدل‌ها بر اساس الگوهای موجود در داده‌های آموزشی آموزش می‌بینند و ممکن است روابط علت و معلولی را به درستی درک نکنند. همچنین مدل‌های زبانی به جای درک واقعی مفاهیم، به دنبال الگوهای زبانی هستند. زیرا کیفیت و کمیت داده‌های آموزشی تأثیر مستقیمی بر عملکرد مدل دارد. این تحقیق نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در کاربردهای حساس مانند تصمیم‌گیری‌های مهم یا سیستم‌های خودران نیاز به احتیاط و دقت بیشتری دارد. همچنین، برای بهبود عملکرد این مدل‌ها، نیاز به تحقیقات بیشتری در زمینه درک عمیق و یادگیری ماشینی است.
مدل‌های زبانی بزرگ ابزارهای قدرتمندی هستند که می‌توانند در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد داشته باشند. با این حال، مهم است که به محدودیت‌های آن‌ها آگاه باشیم و از آن‌ها به صورت مسئولانه استفاده کنیم. با ادامه تحقیقات و توسعه، می‌توان انتظار داشت که در آینده شاهد پیشرفت‌های بیشتری در این زمینه خواهیم بود.