GCT: новый метод ИИ превращает «черные ящики» предсказаний мозга в тестируемые лингвистические теории
Microsoft
Microsoft Research и партнеры разработали метод генеративного причинного тестирования (GCT), который преобразует модели предсказания мозга на основе больших языковых моделей (LLM) в краткие словесные объяснения (например, «приготовление пищи»), а затем использует LLM для написания новых историй, причинно проверяющих эти объяснения с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI). GCT подтвердил известную избирательность, разграничил соседние области обработки местоположений и обнаружил крошечные префронтальные зоны для диалогов, времени часов и измерений.
LLM могут с высокой точностью предсказывать активность мозга по языковым данным, но причины их успеха остаются неясными. Исследователи из Microsoft Research, Калифорнийского университета в Беркли, Калифорнийского университета в Сан-Франциско и Колумбийского университета представили метод генеративного каузального тестирования (Generative Causal Testing, GCT), который превращает эти модели типа
Показать ещё ↓
Источник: Microsoft Research —
оригинал