အထူးသဖြင့် GPT-2 ကဲ့သို့သော ဘာသာစကားမျိုးဆက်စနစ်များတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင် ဘက်လိုက်မှုများသည် လူမှုအဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ မလိုမုန်းထားမှုများကို သိသာထင်ရှားစွာ တိုးပွားစေသည်။ အဆိုပါ ဘက်လိုက်မှုများသည် လက်ရှိလူ့အဖွဲ့အစည်း၏ စံနမူနာများနှင့် မညီမျှမှုများကို ထင်ဟပ်စေသည့် ဤပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာများမှ ပေါက်ဖွားလာတတ်သည်။ ထိုသို့သော ဘက်လိုက်မှုများကို machine learning algorithms တွင် ထည့်သွင်းသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် ထင်ရှားစေပြီး၊