Der Beitrag auf Towards Data Science schildert ein unerwartetes Verhalten eines Coding-Assistenten: Eingaben auf Chinesisch lösten Antworten auf Koreanisch aus. Der Autor geht dieser Anomalie durch eine Untersuchung des Embedding-Raums nach und zeigt, wie Code-spezifisches Vokabular die geometrische Nähe zwischen Sprachrepräsentationen im Modell beeinflusst. Wenn ein Modell stark auf Code-Tokens trainiert wurde, können sich die Embeddings natürlichsprachlicher Tokens – insbesondere für Schriftsysteme wie Chinesisch und Koreanisch, die im Trainingskorpus unterrepräsentiert oder eng beieinanderliegend sind – so verschieben, dass das Modell bei der Sprachentscheidung eine falsche Sprache wählt. Der Artikel liefert damit eine praxisnahe Illustration, wie Tokenisierungsentscheidungen und Trainingsverteilungen unbeabsichtigte Seiteneffekte in multilingualen Szenarien erzeugen können.