Les modèles de langage distincts apprennent des représentations numériques similaires
Une recherche académique montre que plusieurs modèles de langage indépendants développent des représentations internes similaires pour les concepts numériques.
Cette découverte suggère que les LLM convergent vers une logique mathématique commune malgré leurs architectures différentes.
L'étude éclaire le fonctionnement interne des réseaux de neurones et leur capacité d'abstraction.