연구진은 서프라이절 이론이 계산 수준의 설명으로 여겨지지만, LLM의 등장으로 인해 모델링 과정에서 표현론적 결정이 필요함을 주장합니다. LLM 서프라이절 사용은 모델의 표현 및 알고리즘 수준의 약속을 가리고 있다는 분석입니다. 세 가지 분석을 통해 알고리즘과 모델 아키텍처가 언어 모델 확률 계산에 중요한 영향을 미치는 것을 확인했습니다.