Esto les permitió mapear qué partes del modelo se activan y cómo fluye la información durante la generación de respuestas, revelando la "biología" (ejem) interna del LLM. Para los investigadores, los hallazgos clave desafían la idea de que los LLM son simples "loros estocásticos" que predicen la siguiente palabra.