GPTモデルは自然言語処理（NLP）タスクで優れたパフォーマンスを発揮していますが、「NLPre」（Natural Language Preprocessing）タスクでは満足できる結果が得られていません。この状況はいくつかの重要な示唆を与えています。まず第一に、「ゼロ・ショット学習」という新しいアプローチへの期待が高まっています。GPTモデルは訓練時に使用されたコンテキスト外でも意味的な予測が可能であるため、未知の言語やドメインでも活用される可能性があります。さらに、「プロンプト技術」や「ファインチューニング」など異なる手法や戦略が探求される必要性も浮上しています。