論文の概要: Divergences between Language Models and Human Brains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09308v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 02:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 04:05:40.191857
• Title: Divergences between Language Models and Human Brains
• Title（参考訳）: 言語モデルと人間の脳との相違
• Authors: Yuchen Zhou, Emmy Liu, Graham Neubig, Michael J. Tarr, Leila Wehbe
• Abstract要約: 最近の研究は、言語モデルの内部表現(LM)を用いて脳信号が効果的に予測できることを示唆している。 我々は、LMと人間が言語をどのように表現し、使用するかに明確な違いがあることを示します。 我々は、社会的・情緒的知性と身体的常識という、LMによってうまく捉えられていない2つの領域を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.405788999891335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Do machines and humans process language in similar ways? Recent research has hinted in the affirmative, finding that brain signals can be effectively predicted using the internal representations of language models (LMs). Although such results are thought to reflect shared computational principles between LMs and human brains, there are also clear differences in how LMs and humans represent and use language. In this work, we systematically explore the divergences between human and machine language processing by examining the differences between LM representations and human brain responses to language as measured by Magnetoencephalography (MEG) across two datasets in which subjects read and listened to narrative stories. Using a data-driven approach, we identify two domains that are not captured well by LMs: social/emotional intelligence and physical commonsense. We then validate these domains with human behavioral experiments and show that fine-tuning LMs on these domains can improve their alignment with human brain responses.
• Abstract（参考訳）: 機械と人間は同じような方法で言語を処理するのか? 近年の研究では、言語モデルの内部表現(LM)を用いて脳信号が効果的に予測できることが確認されている。 このような結果は、lmsと人間の脳との計算原理の共有を反映していると考えられているが、lmsと人間の言語表現や使用方法にも明確な違いがある。 本研究では,脳磁図(MEG)による言語に対するLM表現と人間の脳反応の差異を,被験者が物語を読んだり聴いたりする2つのデータセットで調べることで,人間と機械語処理の相違を系統的に検討する。 データ駆動型アプローチを用いて、LMによってうまく捉えられていない2つのドメインを識別する。 次に、これらのドメインを人間の行動実験で検証し、これらのドメイン上の微調整LMが人間の脳反応との整合性を改善することを示す。

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