[📪정보] LLM과 인간 뇌가 자연어를 처리하는 방식의 공통점과 차이점

[딥마인드(open6422)]

https://research.google/blog/deciphering-language-processing-in-the-human-brain-through-llm-representations/

Deciphering language processing in the human brain through LLM representations

인간 뇌의 언어 처리를 LLM 표현을 통해 해독하기

자연어 처리에서 후속 발화를 예측하고 문맥 임베딩을 사용하여 작업에 적응하도록 최적화된 대규모 언어 모델(LLM)은 인간의 능숙함에 가까운 수준으로 자연어를 처리할 수 있습니다. 이 연구는 인간 뇌의 신경 활동이 일상 대화를 처리할 때 대규모 언어 모델(LLM) 내부의 언어 및 발화에 대한 문맥 임베딩과 선형적으로 일치한다는 것을 보여줍니다. 그러나 인간 뇌와 트랜스포머 기반 LLM은 자연어 처리에 있어 기본적인 계산 원리를 공유하지만, 그 기저의 신경 회로 아키텍처는 현저히 다릅니다. 예를 들어, 후속 연구에서 우리는 트랜스포머 기반 LLM에서 레이어 간 정보가 처리되는 방식을 인간 뇌와 비교하여 조사했습니다. 연구팀은 LLM과 인간 뇌의 언어 영역에서 레이어 간 비선형 변환이 유사하지만, 그 구현 방식은 크게 다르다는 것을 발견했습니다. 트랜스포머 아키텍처가 수백에서 수천 개의 단어를 동시에 처리하는 것과 달리, 언어 영역은 단어를 순차적으로, 한 번에 하나씩, 반복적으로, 그리고 시간적으로 분석하는 것으로 보입니다.

논문 설명

대규모 언어 모델(LLM)은 다음에 나올 말을 예측하고 주어진 상황에 맞게 적응하는 능력을 갖춰 거의 사람처럼 언어를 이해합니다.

이 연구는 흥미로운 발견을 했는데, 우리 인간의 뇌가 일상 대화를 처리할 때 활성화되는 방식이 LLM이 내부적으로 언어를 처리하는 방식과 매우 유사하다는 것입니다. 즉, 우리 뇌의 신경 활동 패턴과 AI가 언어를 이해하는 방식 사이에 직접적인 연관성이 있다는 것을 보여줍니다.

다만, 차이점은

인간의 뇌와 AI 언어 모델(LLM)은 언어를 이해하는 기본 원리는 비슷하지만, 실제로 작동하는 방식은 매우 다릅니다. 후속 연구에서 이 차이점을 자세히 살펴봤습니다.

주요 차이점은:

AI 모델은 수백 또는 수천 개의 단어를 한꺼번에 처리합니다. 반면 인간의 뇌는 한 번에 한 단어씩, 순서대로 처리합니다.

두 시스템 모두 언어를 처리할 때 복잡한 변환 과정을 거치는데, 이 과정의 기본 원리는 비슷하지만 실제 구현 방식은 매우 다릅니다. 인간의 뇌는 시간에 따라 순차적이고 반복적으로 언어를 처리하는 반면, AI는 모든 정보를 동시에 처리하는 방식으로 작동합니다.

[뱀고기(jinhyunge)]

개추

[Borazine(player4081)]

[모넌(fatal7342)]

뇌는 직렬이고 llm은 병렬이라는거구만

[AI네이티브(thor2018)]

ai 두뇌가 더 우월한 이유 ㅇㅇ

[익명(hyeongim264)]

[asi2026(dart5404)]

[ㅇㅇㅇㅇㅇ(lsh0320jpgpw)]

중요 담에 볼 거 인간 Llm 자연어 처리 방식 차이점 ㅇㄷ