연구진은 44개 언어 모델에 '어떤 단어든 고르세요'라고 질문했을 때, 모델들이 'serendipity'를 41%의 높은 비율로 선택하는 현상을 발견했어요.
이 연구는 31개의 간단한 프롬프트를 사용해 모델들의 단어 선택 일치도를 측정하는 'One-Word Census'라는 새로운 도구를 개발했어요.
연구 결과, 모델들은 특정 카테고리에서 하나의 단어가 80% 이상의 선택을 차지할 정도로 일치도가 높았으며, 모델별 일치도 편차도 컸어요.
최신 주력 모델들은 이전 세대 모델보다 일치도가 높았지만, 최신 Claude와 GPT 모델에서는 일치도가 감소하는 경향을 보여, 최고 수준에서의 전략 변화 가능성을 시사했어요.