論文の概要: A generative framework to bridge data-driven models and scientific theories in language neuroscience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00812v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 15:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 03:55:54.844637
• Title: A generative framework to bridge data-driven models and scientific theories in language neuroscience
• Title（参考訳）: 言語神経科学におけるデータ駆動モデルと科学理論を橋渡しするための生成フレームワーク
• Authors: Richard Antonello, Chandan Singh, Shailee Jain, Aliyah Hsu, Jianfeng Gao, Bin Yu, Alexander Huth,
• Abstract要約: 脳内の言語選択性の簡潔な説明を生成するためのフレームワークである生成的説明媒介バリデーションを提案する。 本研究では,説明精度が基礎となる統計モデルの予測力と安定性と密接に関連していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.76462599023802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Representations from large language models are highly effective at predicting BOLD fMRI responses to language stimuli. However, these representations are largely opaque: it is unclear what features of the language stimulus drive the response in each brain area. We present generative explanation-mediated validation, a framework for generating concise explanations of language selectivity in the brain and then validating those explanations in follow-up experiments that use synthetic stimuli. This approach is successful at explaining selectivity both in individual voxels and cortical regions of interest (ROIs).We show that explanatory accuracy is closely related to the predictive power and stability of the underlying statistical models. These results demonstrate that LLMs can be used to bridge the widening gap between data-driven models and formal scientific theories.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルからの表現は、言語刺激に対するBOLD fMRI応答を予測するのに非常に効果的である。 しかし、これらの表現はほとんど不透明であり、言語刺激のどの特徴が各脳領域の反応を駆動するかは不明である。 本稿では,脳内の言語選択性の簡潔な説明を生成するための枠組みである生成的説明媒介検証について述べる。 このアプローチは、個々のボクセルと関心の皮質領域(ROI)の両方で選択性を説明することに成功している。 説明精度は,基礎となる統計モデルの予測力と安定性と密接に関連していることを示す。 これらの結果から, LLMはデータ駆動モデルと形式的科学理論とのギャップを埋めるのに有効であることが示された。

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