يقدم الباحثون NeuroCogMap، وهو إطار عمل مستوحى من علوم الأعصاب الإدراكية ينظم الميزات الداخلية للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى قطع وظيفية مرتبطة بوظائف وقدرات قابلة للتفسير.
- يحدد الإطار تنظيمًا مستقرًا ومتسقًا دلاليًا للتمثيلات الداخلية يتم الحفاظ عليه جزئيًا عبر نماذج مختلفة.
- تتوافق الفشل الرئيسي في النماذج اللغوية الكبيرة مثل الهلوسة، والتحيز، وفشل الرفض، والموافقة العمياء مع اضطرابات مميزة في أنظمة التحكم في التمثيل والسلوك.
- يحسن NeuroCogMap من توقع استجابات القشرة الدماغية البشرية أثناء فهم اللغة الطبيعية، حيث وُجد أقوى تطابق في قشرة الارتباط ذات الرتبة العليا.
- تكشف التواقيع الداخلية عن استراتيجيات كاملة توجه تحسين النماذج الكلاسيكية لاتخاذ القرار البشري.
تؤسس هذه النتائج NeuroCogMap كإطار عمل على مستوى النظام لرسم التنظيم الوظيفي في الأنظمة الاصطناعية وربط هذا التنظيم بوظيفة القشرة الدماغية البشرية والسلوك المعرفي.