مدل زبانی بزرگ
درک و هوش

که در یک نظرسنجی در سال 2022 از محققان پردازش زبان‌های طبیعی هنگامی پرسیده شد که آیا ال‌ال‌ام‌ها (همیشه) می‌توانند زبان طبیعی را به معنایی غیر پیش پا افتاده درک کنند یا خیر، به دو گروه با تعداد مساوی تقسیم شدند. طرفداران "درک ال‌ال‌ام" معتقدند که برخی از توانایی های ال‌ال‌ام، مانند استدلال ریاضی، حاکی از توانایی "درک" برخی مفاهیم است. در سال 2023 یک تیم از شرکت مایکروسافت استدلال کردند که جی‌پی‌تی ۴ «می‌تواند کارهای بدیع و دشواری را که شامل ریاضیات، کدنویسی، بینایی، پزشکی، حقوق، روان‌شناسی و موارد دیگر می‌شود، حل کند» و اینکه «می‌تواند به طور منطقی به‌عنوان یک نسخه اولیه (اما هنوز ناقص) سیستم هوش عمومی مصنوعی در نظر گرفته شود. با این استدلال که "آیا به طور منطقی می‌توان گفت، سیستمی که در امتحانات داوطلبان مهندسی نرم‌افزار قبول می شود واقعاً هوشمند نیست؟"  برخی از محققان، ال‌ال‌ام را به عنوان "هوش بیگانه" توصیف می کنند. به عنوان مثال، کانر لیهی، مدیر عامل شرکت Conjecture، ال‌ال‌ام‌های تنظیم نشده را مانند بیگانگان غیرقابل وصف "شوگوت" می‌داند و معتقد است که تنظیم دقیق در سیستم تولید تقویت‌شده بازیابی یک "ظاهر خندان" ایجاد می‌کند که عملکرد درونی ال‌ال‌ام را پنهان نگه می‌دارد: "اگر آن را بیش از حد فشار ندهید، چهره خندان باقی می ماند، اما وقتی که به آن یک فرمان [غیرمنتظره] می دهید، ناگهان جنون عظیم بی حد و مرز، و فرآیندهای فکری غیرانسانی دور از شأن و درک  را می‌توانید ببینید.
در مقابل، برخی از طرفداران مکتب "ال‌ال‌ام فاقد درک" معتقدند که ال‌ال‌ام‌های موجود "به سادگی مخلوط و ترکیب مجدد برنامه های نوشته شده موجود" هستند،  پدیده ای که به عنوان طوطی تصادفی شناخته می‌شود. یا به کاستی‌هایی که ال‌ال‌ام‌های موجود در مهارت‌های پیش‌بینی، مهارت استدلال، عاملیت و توضیح‌پذیری دارند اشاره می کنند. به عنوان مثال، جی‌پی‌تی ۴ دارای کاستی‌های طبیعی در برنامه‌ریزی و یادگیری در زمان واقعی است. دیده شده است که ال‌ال‌ام‌های مولد با اطمینان ادعاهای واقعی را مطرح می‌کنند که به نظر نمی رسد با داده های آموزشی آنها توجیه شود. پدیده‌ای که "توهم" نامیده می‌شود. توهم‌ها در حوزه ال‌ال‌ام با تولید متن یا پاسخ‌هایی مطابقت دارد که از نظر نحوی صحیح، روان و طبیعی به نظر می‌رسند، اما از نظر واقعی نادرست، بی‌معنی یا حتی با ورودی منبع ارائه شده بی ارتباط هستند. ترنس سجنوفسکی، عصب‌شناس، استدلال کرده است که "نظرات متفاوت کارشناسان در مورد هوش ال‌ال‌ام‌ها نشان می دهد که ایده‌های قدیمی ما مبتنی بر هوش طبیعی ناکافی هستند".
موضوع نشان دادن هوش یا درک ال‌ال‌ام دارای دو جنبه اصلی است. اول این که چگونه فکر و زبان را در یک سیستم رایانه‌ای مدل‌سازی کنیم، و دوم این که چگونه سیستم رایانه‌ای را قادر به ساخت زبانی شبه‌انسانی بکنیم. در حوزه زبان‌شناسی شناختی، این جنبه‌های زبان به شکل مدلی از شناخت توسعه یافته‌اند. به منظور استفاده از زبان انسانی به عنوان مدلی که در بخش های یادگیری و درک به کار رود، یک زبان‌شناس آمریکایی با نام جرج لاکوف نظریه عصبی زبان (NTL) را به عنوان مبنای محاسباتی ارائه کرد. مدل NTL نشان می‌دهد که چگونه ساختارهای عصبی خاص در مغز انسان ماهیت فکر و زبان را شکل می‌دهند و به نوبه خود ویژگی‌های محاسباتی چنین سیستم‌های عصبی را که می‌توان برای مدل‌سازی فکر و زبان در یک سیستم رایانه‌ای به کار برد به نمایش می‌گذارد. پس از آن که برای مدل‌سازی زبان در سیستم‌های رایانه‌ی یک چهارچوب ایجاد شد، تمرکز به سمت  ایجاد چارچوب‌هایی معطوف شد که توانایی تولید زبان با دستور زبان قابل قبول را دارند. ویویان ایوانز، زبان‌شناس شناختی بریتانیایی و متخصص فناوری ارتباطات دیجیتال، در کتاب خود با عنوان «افسانه زبان: چرا زبان غریزه نیست» که در سال 2014 منتشر شد، نقش گرامر مستقل از متن تصادفی را در توانمندسازی پردازش زبان‌های طبیعی برای مدل سازی الگوهای شناختی و ایجاد زبانی شبیه‌انسان ترسیم کرد.