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基于浅层未训练多头注意力网络的类脑语言处理
通过研究大型语言模型，该论文揭示了语言模型与人类大脑的相似性，重点分析了架构组件中的分词策略和多头注意力以及需求确定性的关键因素，最终提出了一种高度与人类大脑和行为对齐的模型。
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11 days ago
指令调整将 LLMs 对齐到人脑
指导调优对大型语言模型（LLMs）进行调优的普遍方法，能够使其生成更接近自然语言查询的人类响应的输出，在许多情况下在各种测试中实现人类水平的性能。然而，指导调优是否真正使 LLMs 更加与人类处理语言的方式相似仍不清楚。我们通过两种方式研究
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7 months ago
多模视觉 - 语言整合的多模视频变压器与大脑 (部分) 对齐
我们通过利用脑科学证据来探索预训练的多模态视频变换器模型，发现视觉增强了与语言处理中的遮蔽预测性能，支持模型中交叉模态表示可以受益于个体模态，但未发现与大脑相关的信息，我们展示使用一个需要视觉 - 语言推理的任务，可以改善预训练联合表示的脑
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8 months ago
ICLR
训练语言模型概括叙述能够提高大脑对齐
训练自然语言处理系统以深入理解语言是该领域的中心目标之一。本文从人类大脑理解自然语言的角度出发，研究了使用叙述数据集进行深层次叙事理解训练的语言模型是否真正学习了更深层次的文本理解，并表明了这种训练可以带来更好的大脑 - 自然语言处理对齐性
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2 years ago
大脑和语言模型中语言属性的联合处理
本论文探讨了语言模型和大脑之间语言处理的关系，指出语言模型中特定的语言学信息对大脑对语言刺激的反应有显著的影响，并提供了新的方法来揭示两个系统之间的信息处理.
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2 years ago
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