通过大型语言模型（LLMs）的表示来解读人类大脑中的语言处理过程

这篇指南深入探讨了谷歌研究和著名学术机构进行的开创性研究，探索了人类大脑功能与人工智能在语言处理中的迷人交汇之处。内容揭示了大型语言模型（LLMs），特别是基于Transformer的语音转文本模型，在自然对话过程中如何与大脑中的神经活动相吻合。值得注意的是，研究揭示了神经处理中的“软层次结构”，不同的大脑区域优先考虑语言的各个方面，从声学特征到语义内容。这项研究挑战了传统观点，表明尽管架构不同，但LLMs和人类大脑分享诸如词语预测和上下文表示等计算原则。这项工作的意义深远，暗示着深度学习模型可能为理解大脑的语言处理提供新框架，并为更具生物启发的人工神经网络铺平道路。对于对神经科学、人工智能及其融合前沿感兴趣的人士来说，这篇内容是必读的。- 大型语言模型（LLMs）和人类大脑在处理自然语言时提供了不同的计算框架。 - LLMs利用自我监督目标进行训练，能够产生与人类语言处理相关的内部嵌入。 - 最新研究发现，LLMs的内部表示与人类大脑的语言处理活动高度一致。 - LLMs和人类大脑在处理自然语言时共享相似的计算原则和嵌入空间几何结构。 - LLMs和人类大脑在处理自然语言时存在一些差异，包括神经回路结构和处理方式的不同。 - 未来的研究目标是创建更符合人类经验的人工神经网络，以提高信息处理和实际应用能力。