除了參數變化與模型行為變化之間的不匹配外，影響函數在大型語言模型（LLMs）上表現不佳的其他因素包括：
近似誤差：在計算影響函數時，尤其是逆海森矩陣向量乘積（iHVP）的估計，會產生不可避免的近似誤差。由於LLMs的參數空間龐大，準確計算這些值變得極其困難，這導致了影響函數的準確性下降。
不確定的收斂狀態：在微調過程中，模型的收斂狀態不穩定，這使得選擇初始收斂參數變得複雜。當模型未完全收斂時，影響函數的計算可能會受到影響，進而導致結果不可靠。
計算成本：影響函數的計算在計算和內存上都非常密集，這使得在大型語言模型上應用這些方法變得不切實際。即使是使用高效的近似方法，計算時間和資源的需求仍然是個挑戰。
模型架構的複雜性：LLMs的複雜架構和大量參數使得傳統的影響函數方法難以適用，因為這些方法通常是基於簡單的模型假設，無法捕捉到LLMs的行為特徵。