«`html
Когнитивная нейронаука и искусственные нейронные сети
Когнитивная нейронаука изучает, как мозг обрабатывает сложную информацию, в основном языковую. Одна из важных областей этого исследования — сравнение механизмов обработки языка в мозге и искусственных нейронных сетях, в частности, больших языковых моделях (LLM). Исследователи стремятся раскрыть глубокие инсайты в человеческое познание и системы машинного обучения, улучшая обе области.
Выявление важности промежуточных слоев в LLM
Одно из ключевых вызовов в этой области — понимание, почему определенные слои LLM эффективнее воспроизводят активность мозга, чем другие. Исследователи фокусируются на выявлении особенностей этих промежуточных слоев, которые делают их более похожими на активность мозга, чем выходные слои, предназначенные для задач прогнозирования.
Новая методология исследования
Ученые из Universitat Pompeu Fabra и Columbia University предложили новую методологию для изучения этого явления. Они выявили двухфазовый процесс абстрагирования в LLM. В ходе исследования было подтверждено, что эта методология критически важна для понимания сходства между мозгом и LLM.
Значимость результатов
Исследование показывает, что LLM и человеческий мозг обладают схожим двухфазовым процессом абстрагирования языка. Это открывает новые возможности для исследований в области оптимизации языковых моделей для машинного обучения и нейронауки.
«`
