Der Reddit-Nutzer /u/iMakeSense beobachtet, dass LLMs beim Generieren von Code in verschiedenen Programmiersprachen deutlich überzeugendere Ergebnisse liefern als beim Einnehmen von Personas oder beim Produzieren von Text, der weniger vorhersehbar und zustimmungsfreudig wirkt. Die Frage zielt auf einen grundlegenden Aspekt des LLM-Trainings: Code besitzt eine formale Syntax und klare Korrektheitskriterien, was Reward-Signale beim Training einfacher macht. Natürliche Sprache hingegen – insbesondere in Bezug auf Stil, Persönlichkeit und Meinungsvielfalt – ist schwerer zu evaluieren und wird durch RLHF-Verfahren tendenziell in Richtung harmloser, zustimmender Antworten gedrückt (sogenanntes „Sycophancy"-Problem). Der Post spiegelt eine breit diskutierte Einschränkung aktueller Sprachmodelle wider und fragt zugleich, ob spezifische Konfigurationen oder Prompting-Strategien Abhilfe schaffen können.