論文の概要: Generative causal testing to bridge data-driven models and scientific theories in language neuroscience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00812v2
• Date: Sun, 02 Mar 2025 16:32:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 13:04:46.759664
• Title: Generative causal testing 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的理論を橋渡しするための生成因果検定
• Authors: Richard Antonello, Chandan Singh, Shailee Jain, Aliyah Hsu, Sihang Guo, Jianfeng Gao, Bin Yu, Alexander Huth,
• Abstract要約: 脳における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因果テスト(GCT)を提案する。 GCTは機能的選択性に類似した脳領域の細粒度の違いを識別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.995061475971
• License:
• 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 causal testing (GCT), a framework for generating concise explanations of language selectivity in the brain from predictive models and then testing those explanations in follow-up experiments using LLM-generated stimuli.This approach is successful at explaining selectivity both in individual voxels and cortical regions of interest (ROIs), including newly identified microROIs in prefrontal cortex. We show that explanatory accuracy is closely related to the predictive power and stability of the underlying predictive models. Finally, we show that GCT can dissect fine-grained differences between brain areas with similar functional selectivity. 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。 本研究は,脳内言語選択性の簡潔な説明を予測モデルから生成し,その説明をLLM生成刺激を用いた追跡実験で行うための枠組みである生成因果検定(GCT)について述べる。 予測精度は,基礎となる予測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。 最後に、GCTは、機能的選択性に類似した脳領域の細粒度の違いを識別できることを示す。 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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