論文の概要: Artificial Aphasias in Lesioned Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16222v1
• Date: Fri, 15 May 2026 17:33:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.393463
• Title: Artificial Aphasias in Lesioned Language Models
• Title（参考訳）: 翻訳言語モデルにおける人工失語
• Authors: Nathan Roll, Jill Kries, Laura Gwilliams, Cory Shain,
• Abstract要約: 失語症は、損傷した脳領域と特定の症状プロファイルの間の因果関係を提供することによって、人間の言語の機能的構造を明らかにする。 言語モデルの創発的機能構造を特徴付けるために,失語症に触発された手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5749416770494704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aphasias, selective language impairments which can arise from brain damage, reveal the functional organization of human language by providing causal links between affected brain regions and specific symptom profiles. Drawing on this literature, we introduce an aphasia-inspired technique to characterize the emergent functional organization of language models (LMs). We ``lesion'' (zero-out) model parameters and measure the effects of this intervention against clinical aphasia symptoms, as diagnosed by the Text Aphasia Battery (TAB). When applied to 112,426 outputs from five 1B-scale LMs, the full range of evaluated symptoms surface, but in distributions largely distinct from those of humans. Our method uncovers broad symptom-profile differences between attention components (query, key, value, output) and feed-forward components (up, gate, down), with weaker evidence for differences among components within the same mechanism. We also find an effect of depth, where lesions in early layers disproportionately cause syntactic and semantic symptoms while late-middle layers yield higher rates of phonological and fluency deficits. Although some LM lesions induce quantitatively more similar profiles to some human aphasia types than others, qualitative differences in symptom patterns between LMs and humans suggest that aphasia syndromes are heavily influenced by the details of learning and processing rather than being a domain-invariant consequence of disrupted language processing.
• Abstract（参考訳）: 脳損傷から生じる選択的言語障害である失語症は、損傷した脳領域と特定の症状プロファイルの間の因果関係を提供することで、人間の言語の機能的構造を明らかにする。 本稿では,言語モデル(LM)の創発的機能構造を特徴付ける,失語症に触発された手法を提案する。 我々は,テキスト失語症バッテリ(TAB)で診断された臨床失語症症状に対する介入の効果をモデルとして検討した。 5つの1BスケールのLMから112,426の出力を適用した場合、評価された症状の全範囲はヒトと大きく異なる。 本手法は,注目成分(クエリ,キー,値,出力)とフィードフォワード成分(アップ,ゲート,ダウン)の広い症状差を明らかにする。 また, 早期層に病変が相乗的, 意味的症状を引き起こし, 後期層は音韻的, 流速的障害の頻度が高くなった。 いくつかのLM病変は他のものよりも定量的にヒト失語症と類似したプロファイルを誘導するが、LMとヒトの症状パターンの質的差異は、失語症症候群が言語処理のドメイン不変の結果ではなく、学習や処理の細部から大きく影響されていることを示唆している。

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