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How Language Models Learn Taste: Brand Preference in LLMs

Tapan Parikh · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28272 · open-access PDF

Japanese

走行靴のブランドの名前を尋ねられ、言語モデルはNikeを言います。Brooksを推薦するように尋ねられました。この論文は、モデルがその味を学ぶ場所を尋ねます。102モデルと42ブランドカテゴリを超えて、ブランドが推奨時にモデルを選択すると、ブランドは26で名前を呼ぶと異なります。フィールドは共通の推奨に移ります。名前を付けられたブランドは市場のリーダーであり、選択されたブランドは主にニッチと専門家です。この形状を示す3つのオープントレーニングパイプライン。プレトレーニングは既に推奨されたブランドをアドバイスに結び付けています。監督された細かい調節はモデルに答えを教え、主に

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Asked to name a running shoe brand, language models say Nike. Asked to recommend one, they say Brooks. This paper asks where models learn that taste. Across 102 models and 42 brand categories, the brand a model picks when recommending differs from the brand it names in 26. The field moves together to a shared recommendation. The Named brands are market leaders, and the Picked brands are mostly niche and specialist. Three open training pipelines show where this forms. Pretraining already attaches the recommended brand to advice. Supervised fine-tuning teaches the model to answer and mostly leav

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange