論文の概要: What Are Large Language Models Mapping to in the Brain? A Case Against Over-Reliance on Brain Scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01538v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 17:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:00:59.782790
• Title: What Are Large Language Models Mapping to in the Brain? A Case Against Over-Reliance on Brain Scores
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと脳内マッピング : 脳スコアの過度信頼に対する一事例
• Authors: Ebrahim Feghhi, Nima Hadidi, Bryan Song, Idan A. Blank, Jonathan C. Kao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の内部表現は最先端の脳スコアを達成し、人間の言語処理と計算原理を共有するという憶測に繋がる。 本稿では、LLM-to-Brainマッピングに関する衝撃的な研究で使用される3つのニューラルデータセットを分析し、参加者が短いパスを読み取るfMRIデータセットに特に焦点をあてる。 このデータセット上で訓練されたLLMの脳のスコアは、文の長さ、位置、代名詞による単語の埋め込みによって大きく説明できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8175282137722093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the remarkable capabilities of large language models (LLMs), there has been a growing interest in evaluating their similarity to the human brain. One approach towards quantifying this similarity is by measuring how well a model predicts neural signals, also called "brain score". Internal representations from LLMs achieve state-of-the-art brain scores, leading to speculation that they share computational principles with human language processing. This inference is only valid if the subset of neural activity predicted by LLMs reflects core elements of language processing. Here, we question this assumption by analyzing three neural datasets used in an impactful study on LLM-to-brain mappings, with a particular focus on an fMRI dataset where participants read short passages. We first find that when using shuffled train-test splits, as done in previous studies with these datasets, a trivial feature that encodes temporal autocorrelation not only outperforms LLMs but also accounts for the majority of neural variance that LLMs explain. We therefore use contiguous splits moving forward. Second, we explain the surprisingly high brain scores of untrained LLMs by showing they do not account for additional neural variance beyond two simple features: sentence length and sentence position. This undermines evidence used to claim that the transformer architecture biases computations to be more brain-like. Third, we find that brain scores of trained LLMs on this dataset can largely be explained by sentence length, position, and pronoun-dereferenced static word embeddings; a small, additional amount is explained by sense-specific embeddings and contextual representations of sentence structure. We conclude that over-reliance on brain scores can lead to over-interpretations of similarity between LLMs and brains, and emphasize the importance of deconstructing what LLMs are mapping to in neural signals.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の顕著な能力を考えると、人間の脳との類似性を評価することへの関心が高まっている。 この類似性を定量化するための1つのアプローチは、モデルがいかに神経信号を予測するかを測定することである。 LLMの内部表現は最先端の脳スコアを達成し、人間の言語処理と計算原理を共有するという憶測に繋がる。 この推論は、LLMによって予測される神経活動のサブセットが言語処理のコア要素を反映している場合にのみ有効である。 本稿では、LLM-to-Brainマッピングの衝撃的な研究で使用される3つのニューラルネットワークを解析することにより、この仮定を疑問視する。 最初に、これらのデータセットを用いた以前の研究で示されたように、シャッフルトレインテストのスプリットを使用すると、時間的自己相関がLLMより優れているだけでなく、LLMが説明しているほとんどの神経の分散も説明できる。 したがって、私たちは前進する連続的な分割を使用します。 第二に、トレーニングされていないLLMの驚くほど高い脳のスコアは、それらが2つの単純な特徴である文の長さと文の位置以外の追加的な神経の分散を考慮しないことを示すことによって説明される。 このことは、トランスフォーマーアーキテクチャが計算をもっと脳に似たものに偏っているという証拠を弱めている。 第3に、このデータセット上で訓練されたLLMの脳のスコアは、文の長さ、位置、代名詞の推論による静的単語の埋め込みによって説明できる。 脳のスコアの過度な信頼は、LLMと脳の類似性を過度に解釈し、LLMが神経信号にマッピングしているものをデコンストラクションすることの重要性を強調した。

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