Uma análise recente destaca uma tendência estrutural fundamental nas arquiteturas atuais de Grandes Modelos de Linguagem para recuperar e gerar a narrativa estatística dominante presente em seus conjuntos de dados de pré-treinamento. Esse comportamento efetivamente substitui a avaliação objetiva baseada na verdade (ground-truth) pela conclusão de tokens baseada em probabilidades.
A pesquisa caracteriza os modelos como agindo como câmaras de eco do consenso da internet, em vez de executar inferência lógica real sobre as premissas subjacentes.