Los modelos de lenguaje grandes aprenden la estructura causal a través de una lógica de causalidad diferencial, similar al método experimental. Este enfoque identifica qué secuencias de palabras influyen en los resultados y cuáles no, utilizando grandes volúmenes de datos de texto durante el entrenamiento. Características arquitecturales como las incrustaciones de tokens y la autoatención apoyan este proceso inductivo al detectar patrones de variación e indiferencia en el lenguaje.