Los modelos de lenguaje grandes utilizan rutas no contiguas y redundantes para recuperar atributos factuales. Estas rutas a menudo saltan capas e involucran múltiples rutas equivalentes, lo que indica un cálculo de conocimiento distribuido y redundante, desafiando la comprensión actual del almacenamiento y la recuperación de conocimiento en los LLMs.