본 논문은 인간이 작성한 텍스트와 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 텍스트의 단어 자기상관 함수의 감쇠 현상을 비교 분석합니다. 기존 연구에서 인간이 작성한 텍스트의 자기상관 함수는 거듭제곱 법칙에 따라 감쇠하는 반면, LLM이 생성한 텍스트는 질적으로 다른 감쇠 패턴을 보이는 것으로 밝혀졌습니다. 본 논문은 고체 물리학에서 자기상관 함수의 감쇠 법칙을 물질의 상태와 연결하는 이론에 착안하여, LLM의 온도 매개변수에 따라 생성되는 텍스트를 고체, 임계 상태, 기체 상태로 분류할 수 있음을 실험적으로 증명합니다.
