Llm在生成响应方面有几个限制，例如产生听起来合理但实际上不正确或不相关的输出。这是因为它们依赖于训练数据中的模式，而不是实际的理解或推理。例如，LLM可能会自信地生成技术问题的错误答案。
另一个限制是对措辞不佳或模棱两可的提示的敏感性。如果查询不清楚，LLM可能会误解它并提供不正确或不相关的响应。此外，LLMs有时缺乏特异性，在需要更详细的信息时提供通用答案。
Llm还难以在扩展对话中保持一致性，因为它们缺乏对输入上下文之外的先前交互的记忆。这使得难以处理长时间的对话或需要持续关注的任务。开发人员可以通过改进即时工程、使用外部工具进行事实检查或设计更好地管理上下文的工作流来缓解这些问题。