Bei der Verwendung von LLMs in der hierarchischen Textklassifizierung könnten einige potenzielle Nachteile auftreten. Erstens könnten LLMs aufgrund der komplexen und strukturierten Label-Räume in hierarchischen Taxonomien Schwierigkeiten haben, effektiv zu generalisieren und präzise Vorhersagen zu treffen. Die Einbeziehung von Hunderten von Klassen in die Eingabe für LLMs könnte zu Informationsverlust, erhöhten Rechenkosten und einer verringerten Fokussierung auf relevante Informationen führen. Zweitens könnten LLMs aufgrund ihrer Trainingsdaten und des Fehlens von spezifischen Anweisungen möglicherweise nicht in der Lage sein, die Feinheiten und Nuancen der hierarchischen Struktur angemessen zu erfassen, was zu ungenauen Vorhersagen führen könnte.