본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 내부 작동 방식을 탐구하는 기계적 해석 가능성(MI) 분야의 최근 연구 결과를 종합적으로 제시한다. 기존의 LLM이 표면적인 통계에만 의존한다는 견해에 도전하며, LLM이 연결을 파악하는 것과 기능적으로 유사한 내부 구조를 개발한다고 주장한다. 이를 위해 이해에 대한 3단계 개념(개념적 이해, 세계 상태 이해, 원칙적 이해)을 제시하고, 각 단계에서 LLM이 어떻게 이해를 발전시키는지 설명한다. 하지만 "병렬 메커니즘" 현상을 통해 LLM의 이해가 인간의 이해와는 근본적으로 다르다는 점을 강조하며, LLM이 이해하는지 여부에 대한 논쟁보다는 LLM의 특이한 사고 방식을 연구하고 이에 맞는 개념을 형성하는 데 초점을 맞춰야 한다고 결론짓는다.
