Lokal mit den Modellen zu arbeiten, bietet Nutzenden eine größere Flexibilität: Die Modelle können in eigene Workflows eingebunden und auch nachtrainiert werden. Voraussetzung für Letzteres sind weitere Trainingsdaten in Form von Parallelkorpora aus historischem und gold-normalisiertem Text. Mit ausreichend vielen Trainingsdaten wäre ebenso ein vollständiges Training neuer Modelle nach den hier vorgestellten Architekturen möglich. In jedem Fall geht jedoch die Nutzung von Transformer-Modellen mit erhöhten Anforderungen an Hardware, höherem Ressourcenverbrauch und praktischen Hürden einher. Es bleibt zu diskutieren, wie die Voraussetzungen geschaffen werden können, dass gerade auch kleinere Projekte diese Herausforderungen bewältigen können, bzw. welche Infrastrukturen (z. B. Webservices) benötigt werden.