Le rappresentazioni dei LLM mostrano una geometria percettiva transitoria simile a quella umana

Un nuovo studio su arXiv (2605.27970) rivela che i grandi modelli linguistici (LLM) addestrati esclusivamente su testo sviluppano strutture geometriche interne che assomigliano all'organizzazione percettiva umana in domini come colore, altezza tonale, emozione e gusto. I ricercatori hanno analizzato l'emergenza a livello di layer nei flussi residui di architetture transformer a pesi aperti, trovando tre risultati chiave: la struttura geometrica emerge in molteplici domini percettivi senza supervisione percettiva diretta; questi domini hanno profili di emergenza distinti con allineamento specifico al dominio e al modello rispetto ai dati di riferimento umani; e la struttura è transitoria, apparendo solo in certi layer. Il lavoro si basa su precedenti evidenze di ricca struttura geometrica negli embedding dei LLM, suggerendo che il solo addestramento testuale può codificare aspetti della percezione umana.