Недавний анализ подчеркивает фундаментальную структурную тенденцию современных архитектур больших языковых моделей извлекать и выводить доминирующий статистический нарратив, присутствующий в их обучающих наборах данных. Такое поведение фактически заменяет объективную оценку на основе истины (ground-truth) вероятностным завершением токенов.
Исследование характеризует модели как действующие подобно эхо-камерам интернетного консенсуса, а не выполняющие фактический логический вывод на основе исходных предпосылок.