I LLM falliscono nel generare numeri casuali da distribuzioni statistiche

Una recente indagine pubblicata su arXiv (2601.05414) indica che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) incontrano difficoltà nel produrre numeri casuali da distribuzioni di probabilità designate. I ricercatori hanno valutato 11 modelli leader su 15 diverse distribuzioni utilizzando un approccio a doppio protocollo: Generazione in Batch (N=1000 campioni in una singola risposta) e Richieste Indipendenti (N=1000 chiamate senza stato). I risultati rivelano una disparità significativa: il tasso di superamento mediano per la generazione in batch è stato solo del 7%, mentre le richieste indipendenti hanno quasi fallito completamente, con 10 modelli su 11 che non hanno superato alcuna distribuzione. Questa ricerca sottolinea una necessità funzionale vitale man mano che gli LLM vengono incorporati in sistemi stocastici e pipeline che mirano all'intelligenza generale.