Computational Models to Study Language Processing in the Human Brain: A Survey

要約

実装やアルゴリズムが人間の言語処理メカニズムとは異なるにもかかわらず、現在の言語モデルは、人間に似た、またはそれを超える驚くべき言語能力を示しています。
脳の研究に計算言語モデルを使用すべきでしょうか?使用する場合、いつ、どのように使用するのでしょうか?
このトピックを掘り下げるために、この論文では脳研究に計算モデルを使用する取り組みをレビューし、新たな傾向に焦点を当てます。
公平な比較を保証するために、この論文では、同じデータセット上で一貫したメトリクスを使用してさまざまな計算モデルを評価しています。
私たちの分析では、すべてのデータセットで他のモデルよりも優れた単一モデルはないことが明らかになり、計算モデルを含む研究で確実な結論を引き出すには、豊富なテスト データセットと厳格な実験制御の必要性が強調されています。

要約(オリジナル)

Despite differing from the human language processing mechanism in implementation and algorithms, current language models demonstrate remarkable human-like or surpassing language capabilities. Should computational language models be employed in studying the brain, and if so, when and how? To delve into this topic, this paper reviews efforts in using computational models for brain research, highlighting emerging trends. To ensure a fair comparison, the paper evaluates various computational models using consistent metrics on the same dataset. Our analysis reveals that no single model outperforms others on all datasets, underscoring the need for rich testing datasets and rigid experimental control to draw robust conclusions in studies involving computational models.

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