تُظهر دراسة استكشافية أن نماذج اللغات الكبيرة تُظهر عدم تماثل وظيفي بين إنتاج اللغة وإدراكها، على الرغم من استخدام آلية التنبؤ بالرمز التالي نفسها لكليهما. ومن خلال قياس احتمالات الرموز مباشرةً بدلاً من الاعتماد على المطالبة ما وراء اللغوية، وجد الباحثون أن صياغة المطالبة وحدها تحفز توزيعات احتمالية متميزة في الهياكل المعتمدة على المُفكِّك فقط.
- باستخدام نموذج Llama-3.1-8B الأساسي، ولّدت الدراسة قصائد تحت مطالبات الإنتاج وأعاد تقييمها تحت مطالبات موجهة نحو الإدراك.
- تجاوزت مسافات الإنتاج-الإدراك بشكل متسق مسافات الإنتاج-الإنتاج، بنسبة متوسطة إجمالية تبلغ حوالي 1.8.
- تكرر التأثير عبر خمسة نماذج ذات أوزان مفتوحة: Llama-3.1-8B وEuroLLM-9B وgemma-2-9b-it وMistral-7B-Instruct-v0.3 وQwen2.5-7B-Instruct.
- أظهر التحليل الزمني أن تأثير مطالبة الإدراك يكون الأقوى في بداية التسلسل، مع تضاؤل التباين مع تراكم السياق المُولَّد.
تشير هذه النتائج إلى أن الصياغة التواصلية تؤثر بشكل كبير على كيفية معالجة نماذج اللغات الكبيرة للمعلومات، مما يميز بين توليد النص وتقييمه.