Недавнее исследование показало, что стратегии, которые используют большие языковые модели (LLM) для обработки человеческих разговоров, поразительно похожи на те, что использует человеческий мозг, сообщает портал eWeek. Научная работа, опубликованная в корпоративном блоге Google Research группами исследователей Google AI, Принстонского университета, Нью-Йоркского университета и Еврейского университета в Иерусалиме, включает в себя результаты пяти лет индивидуальных исследований, направленных на изучение различий и сходств между современным поколением LLM и человеческим мозгом. LLM помогают системам искусственного интеллекта понимать, обрабатывать и генерировать человеческий язык, анализируя большие массивы текстовых данных и применяя такие стратегии, как обучение с подкреплением и предсказание следующего слова, для генерации шаблонов естественной речи. Исследователи использовали текст, сгенерированный преобразователем речи в текст Whisper, для части исследования, связанной с ИИ. Сравнив результаты с данными с внутричерепных электродов, использовавшихся для записи 100 часов реальных разговоров, они обнаружили «удивительное соответствие» между человеческим мозгом и внутренними представлениями ИИ — так называемыми вложениями. #IMAGE_231876# Whisper извлекает из каждого слова два вложения: речевое и языковое. Исследование показало, что вложения Whisper очень похожи на нейронную активность, наблюдаемую в речевой и языковой областях человеческого мозга. Различия и сходства ... читать далее.
