近日，一項(xiàng)由美國哥倫比亞大學(xué)與費(fèi)因斯坦醫(yī)學(xué)研究所聯(lián)合開展的研究，揭示了大型語言模型（LLMs）與人類大腦之間令人驚訝的相似性。這項(xiàng)研究不僅展示了LLMs在技術(shù)上取得的顯著進(jìn)步，還揭示了其結(jié)構(gòu)上的變化，使其越來越接近于人類大腦。

研究的主要目的是探索最新一代LLMs是否仍具備與人類大腦相似的特征。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，研究人員精心挑選了12個(gè)具有相同架構(gòu)和參數(shù)數(shù)量的開源LLMs進(jìn)行深入分析。

在研究方法上，研究團(tuán)隊(duì)采取了創(chuàng)新的策略。他們首先在神經(jīng)外科患者的腦部植入電極，以記錄患者在聽到語言時(shí)的大腦反應(yīng)。與此同時(shí)，將相同的演講文本輸入到LLMs中，并提取模型的詞嵌入信息。這一步驟旨在通過對(duì)比LLMs的詞嵌入與大腦的實(shí)際反應(yīng)，來衡量?jī)烧咧g的相似性。

研究結(jié)果顯示，隨著LLMs能力的不斷提升，其詞嵌入與大腦對(duì)語言的反應(yīng)變得越來越接近。更令人矚目的是，LLMs性能的提升與其與人類大腦層次結(jié)構(gòu)對(duì)齊程度的提高呈現(xiàn)出正相關(guān)的趨勢(shì)。這一發(fā)現(xiàn)不僅加深了對(duì)LLMs的理解，還為其在模擬人類大腦語言處理方面的能力提供了新的見解。

盡管這項(xiàng)研究揭示了LLMs與人類大腦之間的相似性，但關(guān)于這些模型是否具備超越人類大腦的能力，目前仍缺乏確鑿的證據(jù)。因此，研究人員表示，未來還需要進(jìn)一步的研究和探討，以全面評(píng)估LLMs的潛力和局限性。