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.
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.
“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 / Por Ana Julia Pilato, editado por Bruno Capozzi
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