Büyük dil modeli (LLM) destekli ajanlar, günümüzde karmaşık problemleri çözmek için oldukça güçlü ve yeni bir yaklaşım olarak öne çıkmaktadır. Bu ajanların pratik uygulamalardaki başarısı gözle görülür olsa da, onların makroskopik dinamiklerini teorik bir çerçevede anlamak ve birleştirmek konusunda önemli bir eksiklik bulunmaktadır. Bu çalışma, ajanlara entegre edilmiş LLM'lerin altında yatan üretken yönelimini tahmin etmek amacıyla en az eylem ilkesine dayalı yenilikçi bir yöntem sunmaktadır.
Araştırmacılar, LLM tarafından üretilen durumlar arasındaki geçiş olasılıklarını deneysel olarak titizlikle ölçerek, bu geçişlerde istatistiksel olarak "detaylı denge" adı verilen önemli bir olguyu keşfettiler. Bu bulgu, LLM'lerin metin üretme süreçlerinin, genellikle belirli kural setlerini veya stratejileri doğrudan öğrenmek yerine, farklı LLM mimarileri ve prompt şablonlarından bağımsız olarak var olabilecek temel potansiyel fonksiyonlarını örtük bir şekilde öğrenerek gerçekleşebileceğine işaret etmektedir. Bu, LLM'lerin iç işleyişine dair derin bir anlayış sunmaktadır.
Yazarların belirttiğine göre, bu keşif, LLM'lerin üretken dinamiklerinde, belirli model detaylarına bağlı olmayan makroskopik bir fiziksel yasanın ilk kez ortaya çıkarılmasıdır. Bu çalışma, karmaşık yapay zeka sistemlerinin makroskopik dinamik teorisini oluşturma yolunda önemli bir adım olup, yapay zeka ajanları üzerine yapılan çalışmaları yalnızca mühendislik uygulamaları koleksiyonu olmaktan çıkarıp, tahmin edilebilir ve nicel olarak ölçülebilir etkili ölçümlere dayalı bilimsel bir disipline dönüştürmeyi amaçlamaktadır.
LLM'lerin karmaşık davranışlarının altında yatan temel fiziksel yasaların keşfi, yapay zeka ajanlarının işleyişine dair derinlemesine bilimsel bir anlayış sunuyor.