​​大语言模型具备强大语言理解和生成能力，但因数据、架构等多因素存在局限，需从数据优化、技术创新等多方面解决。​​

大语言模型受数据偏差影响大，训练数据质量与代表性不足会导致模型生成有偏见的内容；可解释性有限，其决策过程像黑盒，让用户难以理解输出逻辑；对上下文依赖度高，上下文模糊或不完整时易给出错误回答；且面对新事物适应性弱，训练数据缺乏的新概念处理能力差。

为提升性能，优化数据质量是关键，可通过数据清洗、标注及增加多元高质量数据源，减少偏差；技术创新方面，引入注意力机制、知识图谱嵌入等提升模型推理和记忆能力；引入人类反馈机制，让人类对生成内容评估标注，辅助模型改进；多模态融合也是有效途径，结合图像、音频等数据，提供更丰富信息辅助理解；同时还需模型压缩加速，运用剪枝、量化等技术减少参数量，降低资源消耗。

总体而言，大语言模型虽有局限，但通过一系列针对性解决办法，有望不断提升性能、拓展应用场景，更好地服务于人类生活与工作，未来需持续关注并推进相关研究与实践 。