Увязка мозга с интерпретируемой семантической представленностью

arXiv: 261 020.21508v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Major Language Models (LMM) предсказывает нейронные реакции в процессе естественного понимания языка, но языковая информация, лежащая в основе этого сходства мозга, по-прежнему трудно интерпретировать. Мы используем SCRIBE, интерпретируемое контекстуальное семантическое представление, охватывающее 65 нейрокогинально заземленных семантичных свойств, как объектив для разложения мозгового профиля одного LLM (LAma2-7B). Используя разделение разницы между LLaMA2-7B и SCRIBE на данные естественного FMRI от семи участников, слушавших сюжетные рассказы (Моторный радио-час), мы отделяем разрыв в предвидении мозга, разделяемый между двумя представлениями, от отклонений, присущих каждому. Мы считаем, что общая разница является доминирующим компонентом во всех регионах мозга и языковой проблематики, в то время как обе представления также сохраняют значительный уникальный вклад. Затем мы изучаем, относится ли конкретность отдельных семантических свойств к совместному и SPRIBE-unique мозга-pr