Obwohl die Verwendung von Vorhersagemodellen zur semantischen Textübertragung viele Vorteile bietet, sind auch potenzielle Nachteile zu berücksichtigen. Einer der Hauptnachteile ist die erhöhte Komplexität der Modelle, insbesondere bei der Verwendung von anspruchsvollen Architekturen wie LSTM oder Transformer. Diese Komplexität kann zu höheren Berechnungsanforderungen führen und die Implementierung und Wartung der Modelle erschweren. Darüber hinaus könnten Vorhersagemodelle anfällig für Overfitting sein, insbesondere wenn sie auf speziellen Datensätzen trainiert werden und möglicherweise Schwierigkeiten haben, die Vielfalt natürlicher Sprache effektiv zu erfassen. Ein weiterer potenzieller Nachteil ist die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Aktualisierung der Modelle, um mit sich ändernden Sprachmustern und Kontexten Schritt zu halten. Dies erfordert einen erheblichen Aufwand für das Training und die Anpassung der Modelle.