새로운 MIT 뉴스 기사는 언어 모델이 동적 시나리오를 예측하기 위해 수학적 지름길을 사용한다는 것을 밝힙니다. 이 연구는 언어 모델이 순차적 추적 대신 정보를 계층적으로 구성하여 최종 결과를 계산한다는 것을 보여줍니다. 연구원들은 "연관 알고리즘"과 "패리티-연관 알고리즘"이라는 두 가지 주요 알고리즘을 식별했으며, 이들은 인접한 단계들을 그룹화하여 예측을 형성합니다. 이러한 작동 방식을 이해하면 엔지니어들이 모델의 예측 능력을 향상시키기 위해 시스템을 미세 조정할 수 있는 가능성이 열립니다.