본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 신념 표상에 대한 통합적인 이론적 기반을 제시하고자 한다. 현재 LLM의 신념을 측정하는 연구는 통일된 이론적 토대가 부족한 상황이며, 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 LLM 내 표상이 신념과 유사하다고 간주하기 위한 적절성 조건을 제안한다. 결정 이론과 형식적 인식론에서의 신념 측정과 유사점을 공유하지만, 동시에 차이점도 존재한다는 점을 강조하며, 철학적 통찰과 현대 기계 학습 관행을 바탕으로 정확성, 일관성, 균일성, 활용성의 네 가지 기준을 제시한다. 각 기준을 개별적으로 사용하는 것의 한계를 보여주는 경험적 연구 결과를 바탕으로, 이 네 가지 기준을 통해 LLM의 신념 표상에 대한 포괄적인 이해를 위한 기초를 마련한다.
