Cientistas da Universidade Politcnica de Hong Kong compararam o funcionamento do crebro humano e dos grandes modelos de linguagem (LLMs) na compreenso de textos. A equipe mapeou os modelos neurais humanos para criar uma tecnologia capaz de ensinar a inteligncia artificial (IA) a prever frases em discursos como conversas e textos. O estudo foi publicado na revista Science Advances.

O pr-treinamento de LLMs como o ChatGPT depende, principalmente, da previso contextual de palavras – que at pode servir como um modelo razovel do processamento de linguagem pelos humanos, mas, muito alm de simplesmente prever a prxima palavra ou frase em uma conversa, ns tambm temos a habilidade de “integrar palavras e frases para alcanar uma compreenso completa do discurso”, como explica a equipe no estudo.

Os pesquisadores treinaram dois modelos: um deles foi aprimorado com uma tcnica chamada de previso da prxima frase, o outro, no. Usando, tambm, dados de ressonncias magnticas de pessoas lendo sentenas conexas ou desconexas, a equipe examinou a correspondncia de cada um dos dois modelos aos padres cerebrais.

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Como resultado, os cientistas observaram que o modelo aprimorado se aproximou muito mais da atividade cerebral humana do que o outro modelo. “O estudo demonstra que a incluso de diversos objetivos de aprendizagem em um modelo leva a representaes mais humanas, e a investigao pode lanar luz sobre questes pendentes na neurocincia da linguagem”, afirmam na pesquisa.

( Foto:Reproduo)

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“As descobertas mostram como os pesquisadores neurocognitivos podem aproveitar os LLMs para estudar mecanismos de linguagem de nvel superior do nosso crebro. Eles tambm promovem a interao e a colaborao entre pesquisadores nas reas de IA e neurocognio, o que levar a futuros estudos cerebrais baseados em IA, bem como IA inspirada no crebro.”

Fonte: Olhar Digital