본 논문은 별 모양 그래프에서 목표 노드를 찾는 '경로-별 과제'를 다룬다. 이 과제는 시작 노드에서 여러 갈래로 뻗어나가는 별 모양 그래프에서 목표 노드가 있는 갈래를 언어 모델(LM)이 찾아내는 것이다. 단순한 선택 문제이지만, 디코더 전용 LM은 과도한 감독 학습으로 인해 단순히 확률적으로 갈래를 선택하는 지름길을 학습하여 과제를 해결하지 못한다. 본 논문은 이러한 문제의 원인을 분석하고, 디코더 전용 LM이 이 과제를 해결할 수 있도록 하는 여러 해결책을 제시한다. 과제의 단순성이 과제 분해를 방해하여 어려움을 야기한다는 점을 밝히고, 제시된 해결책은 다음 토큰 예측 방식으로 학습된 LM의 병리 현상과 그 의미에 대한 통찰력을 제공한다.