Bu bölüm, büyük dil modellerinin kuramsal sınırlarını ve varsayımlarını, sistem başarısızlığı göstergesi değil, kullanım bağlamının sınırlarını tanımlayan özellikler olarak ele alır. Benchmark skorlarının anlamı hangi varsayımların devrede olduğuna bağlıdır; sınır analizi bu varsayım kümesini ve dolayısıyla karar veya bilgi kaynağı olarak modelin hangi bağlamlarda konumlandırılabileceğini görünür kılar. Dilin olasılıksal temsili, sonlu bağlam penceresi ve token düzeyinde eğitim hedefi hesaplama ve temsil varsayımlarını oluşturur; genelleme eğitim–değerlendirme dağılımları ve görev formatına bağımlıdır. Çıktının epistemik güvenilirliği bağlama bağımlıdır; dağıtım koşulları ve doğrulama pratikleri tasarım varsayımlarıyla örtüştüğünde çıktı bilgi kaynağı işlevi görebilir, aksi durumda güvenilirlik ve belirsizlik uygulama katmanında yönetilir. Halüsinasyon tasarım özelliği olarak, hangi görevlerde retrieval, doğrulama modülleri veya insan-in-the-loop ile sınırlandırılması gerektiğinin gerekçesini oluşturur. Açıklanabilirlik ve agent mimarileri, sınırların pratikte nasıl yönetileceği ve hangi mimari güvencelerin devreye alınacağı sorusunu gündeme getirir. Bölüm, LLM etkinliğinin bağlama bağımlı olduğunu ve retrieval, insan denetimi ve modüler doğrulama katmanlarıyla artırılabileceğini vurgulayarak sonuçlandırır.