Ця стаття досліджує можливості та обмеження великих мовних моделей (LLM) у точній інтерпретації графів потоку керування (CFG). Вона пропонує нові діагностичні методології для виявлення поширених помилок та упереджень у тому, як LLM обробляють та розуміють структури програм, що є вирішальним для підвищення їх продуктивності в таких завданнях, як генерація коду, налагодження та виявлення вразливостей. Дослідження має на меті підвищити надійність інструментів розробки програмного забезпечення на основі LLM, зробивши їх більш ефективними та надійними для реальних застосувань в інженерії та кібербезпеці.