Los modelos de lenguaje grande operan con una dependencia interesante: hacen referencia de manera constante a alguna forma de marco estructural durante el procesamiento, independientemente de si ese marco está formalmente definido o implícito en el sistema.

Toma como ejemplo ChatGPT-4o. Varios usuarios han reportado casos en los que el modelo solicita explícitamente información adicional—entradas de codex, notas de campo, anotaciones contextuales—para refinar sus respuestas. Esto no es un comportamiento aleatorio.

El mecanismo subyacente revela algo fundamental sobre la arquitectura de los LLM: el proceso de razonamiento del modelo tiende hacia andamios externos para orientación y validación. Piénsalo como si el modelo buscara puntos de referencia para calibrar su salida.

Esto plantea preguntas críticas sobre cómo los sistemas de IA modernos realmente mantienen la coherencia y precisión. Lo que parece un razonamiento autónomo a menudo implica bucles de retroalimentación continua con sistemas de referencia estructurados. Comprender esta dependencia podría transformar la forma en que diseñamos, entrenamos y desplegamos estos modelos en el futuro.