SCORE와 같은 자기 지도형 fine-tuning 방법에 의존하는 것은 몇 가지 단점과 제한 사항을 야기할 수 있습니다. 첫째, 자기 지도형 학습은 레이블이 없는 데이터에 의존하기 때문에 레이블이 있는 데이터에 비해 성능이 제한될 수 있습니다. 둘째, fine-tuning 단계에서 오버피팅이 발생할 수 있으며, 이는 모델의 일반화 능력을 저하시킬 수 있습니다. 또한, 자기 지도형 fine-tuning은 추가적인 계산 비용과 시간이 필요할 수 있으며, 이는 리소스 소비 측면에서 고려해야 합니다. 마지막으로, 자기 지도형 방법은 초기 모델의 품질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 초기 모델이 부족한 경우 결과도 제한될 수 있습니다.