본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 맥락 내에서 행동을 업데이트하는 방식을 베이즈 추론으로 해석할 수 있다고 제안합니다. 이야기 이해를 통해 LLM의 믿음 업데이트 경로를 연구했으며, 저차원 기하학적 공간인 '개념적 믿음 공간'에서 모델이 믿음을 할당한다고 밝혔습니다. 연구 결과, 믿음 업데이트는 저차원 구조적 다양체에서의 경로로 잘 설명되며, 모델의 행동과 내부 표현에서 일관되게 반영된다는 사실을 확인했습니다.