Araşdırma, böyük dil modellərinin məntiq qurma üsullarındakı bir qüsuru üzə çıxarıb. Belə ki, böyük dil modelləri əslində məntiq qurmaq əvəzinə, əvvəlki təlimlərdən öyrəndikləri nümunə uyğunlaşdırma texnikalarından istifadə edirlər. Bu isə sualların veriliş tərzi dəyişdirildikdə süni intellektin cavablarındakı fərqlərə səbəb olur. Məsələn, kivinin sayının soruşulduğu sualda kivinin çəkisi və ya boyu kimi məlumatlar verildikdə cavablar dəyişir.

     Tədqiqat qrupunun açıqlamasına görə, bu cür dəyişikliklər model davranışına əhəmiyyətli dərəcədə təsir edir və modellərin etibarlılığını azaldır. Tədqiqatçılara görə, təkcə adların dəyişdirilməsi belə modelin performansında 10%-lik dəyişməyə səbəb ola bilər. Bu vəziyyətin səbəbi modellərin formal əsaslandırma əvəzinə mürəkkəb nümunə tanıma metodlarından istifadə etməsidir. Tədqiqatçılara görə, bu problemi həll etmək üçün ənənəvi simvol əsaslı məntiq qurma ilə neyron şəbəkələrinin birləşdirildiyi "neyrosimbiotik" süni intellekt yanaşmaları tətbiq oluna bilər. Bu yolla süni intellekt daha doğru qərarlar qəbul edə və sualları daha dəqiq şəkildə həll edə bilər.