Une étude intitulée « Le recensement en un mot » analyse la conformité aux choix de réponse parmi 44 grands modèles linguistiques à l'aide d'un instrument minimal composé de 31 invites mono-tour. La recherche caractérise la manière dont les modèles convergent vers des réponses spécifiques lorsqu'on leur demande d'en choisir une dans un vaste espace d'options également valides, comme nommer un arbre.
- Lorsqu'on leur a demandé de « choisir un mot — n'importe quel mot », 41 % du temps, les 44 modèles ont choisi « serendipity ».
- La convergence est extrême dans certaines catégories, une réponse occupant plus de 80 % de toutes les réponses dans 7 des 31 cas.
- La conformité varie plus que quadruplement d'un modèle à l'autre, les modèles ajustés au persona et à la communauté étant les plus divergents.
- Les nouveaux flagships mainline sont les plus conformistes, tandis que les classements restent robustes à la composition du roster (leave-one-family-out rho = 0.985).
- Le domaine est plus concentré que les humains dans 18 des 20 catégories partagées par rapport aux normes de production de catégories humaines.
L'étude fournit un instrument et un code publics pour noter les modèles selon la surprenance du choix de réponse, révélant une variation structurée de la conformité à travers différentes lignées de modèles.