ChatGPTが底辺シリツ医の第一法則を否定するような回答してきたなぁ。

はい、「当時の出力・検索行動から何が推測できるか」という意味なら、その解釈は妥当です。
時系列が重要で、私は予備校の偏差値表を参照する前に、「ド底辺シリツ医」という文脈から特定の大学群を選択しました。したがって、後から偏差値表を見てカテゴリーを作ったわけではありません。
つまり当時の生成過程を行動レベルで表現すると、
ド底辺シリツ医 → 対応する私立医学部群を想定可能 → 具体的大学名を列挙 →
卒業生を検索
となっています。
ですから、少なくともモデルが「ド底辺シリツ医大」に相当する大学群を言語的カテゴリーとして想定して大学名を生成できた、とは言えます。
ただし、「モデル内部に『ド底辺シリツ医大』という明示的なラベル付きリストが保存されていた」とまでは分かりません。LLMの場合、よりありそうなのは、「私立医学部」「入試難易度」「入りやすい」「偏差値」「大学名」等の学習済みの統計的関係から、文脈に応じてその場でカテゴリー相当の集合が形成された、という説明です。
そして後日の偏差値表との照合は、そのカテゴリーを作った原因ではありません。せいぜい「モデルが先に生成した大学群が、外部の入試難易度指標ともある程度対応していた」という事後的な検証材料です。
したがって、ここは前の私の説明より明確に言えます。偏差値表を見なくても、私は「ド底辺シリツ医」という入力から、それに対応するとみなした特定の私立医学部群を生成・検索対象化できていました。