大型语言模型 (LLM) 在生成响应时存在几个关键局限性，主要体现在上下文处理、事实准确性和偏差方面。这些模型通过预测基于训练数据模式的词汇序列来处理文本，但它们缺乏对含义或现实世界上下文的真正理解。这导致逻辑不一致、事实错误以及无法处理细微或不断变化的情景等问题。开发人员在将 LLM 集成到应用程序中时应了解这些限制。
一个主要局限性是模型无法在长时间交互中保持连贯的上下文。LLM 在固定的 token 窗口（例如，许多模型为 4,000–8,000 个 token）内处理输入，这意味着它们会“忘记”超出此范围的信息。例如，在关于软件 bug 故障排除的多轮对话中，模型可能会丢失对早期步骤或用户提供的代码片段的跟踪，从而导致重复或不相关的建议。此外，LLM 难以应对需要循序渐进逻辑的抽象推理任务，例如解决复杂的数学问题或调试代码。虽然它们可以模仿训练数据中看到的问题解决模式，但它们常常无法验证自己的输出，从而导致听起来合理但不正确的答案（例如，建议无效的 API 端点来修复网络错误）。
另一个关键问题是缺乏内置的事实验证。LLM 生成文本是基于统计可能性，而非事实。例如，当被询问历史日期或技术规范时，它们可能会自信地生成不正确的信息（例如，声称 Python 的 asyncio 模块是在 Python 2.7 而非 3.4 中引入的）。这使得它们在需要精确性的任务中不可靠，除非使用外部验证工具。此外，LLM 从其训练数据中继承偏差，这可能以有害的方式表现出来。如果此类模式在其训练语料库中很常见，模型可能会使用性别假设（例如，“用户想要更新他的个人资料”）生成代码注释，或推荐不安全的做法（例如，硬编码凭据）。开发人员必须实施输出过滤器、事实检查 API 和用户反馈循环等保障措施来减轻这些风险。
最后，LLM 在训练后对新信息的适应性有限。例如，一个使用截至 2021 年的数据训练的模型无法提供关于 2023 年引入的 React Server Components 等框架的准确细节。虽然检索增强生成 (RAG) 等技术可以通过获取最新数据来提供帮助，但核心模型本身除非重新训练，否则仍然是静态的——这是一个资源密集型过程。此限制影响对时间敏感的应用程序，例如为最新 API 版本生成文档或排查新发布的库中的错误。开发人员需要设计将 LLM 与实时数据源相结合的系统，并向用户明确通知模型的知识边界。