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

O pré-treinamento de LLMs como o ChatGPT depende, principalmente, da previsão contextual de palavras – que até pode servir como um modelo razoável do processamento de linguagem pelos humanos, mas, muito além de simplesmente prever a próxima palavra ou frase em uma conversa, nós também temos a habilidade de “integrar palavras e frases para alcançar uma compreensão completa do discurso”, como explica a equipe no estudo.

Os pesquisadores treinaram dois modelos: um deles foi aprimorado com uma técnica chamada de previsão da próxima frase, o outro, não. Usando, também, dados de ressonâncias magnéticas de pessoas lendo sentenças conexas ou desconexas, a equipe examinou a correspondência de cada um dos dois modelos aos padrões 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 inclusão de diversos objetivos de aprendizagem em um modelo leva a representações mais humanas, e a investigação pode lançar luz sobre questões pendentes na neurociência da linguagem”, afirmam na pesquisa.

( Foto:Reprodução)

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“As descobertas mostram como os pesquisadores neurocognitivos podem aproveitar os LLMs para estudar mecanismos de linguagem de nível superior do nosso cérebro. Eles também promovem a interação e a colaboração entre pesquisadores nas áreas de IA e neurocognição, o que levará a futuros estudos cerebrais baseados em IA, bem como IA inspirada no cérebro.”

Fonte: Olhar Digital