갤러리 이슈박스, 최근방문 갤러리
연관 갤러리
편입 갤러리 타 갤러리(0)
이 갤러리가 연관 갤러리로 추가한 갤러리
0/0
타 갤러리 편입 갤러리(0)
이 갤러리를 연관 갤러리로 추가한 갤러리
0/0
개념글 리스트
1/3
- [속보]미얀마 강진 사망자 1644명으로 급증…1만명 사망 확률 71% 묘냥이
- 싱글벙글 GPT로 실사화시킨 밈 모음집....zip 보추장아찌
- 서울 스피드런, 비전3, 올림푸스 XA ND4
- 의외로 볼붕이들도 쉽게 하는 건??? 늑댕뭉이
- 부산에 있는 거대한거 마갤러
- 사회초년생이나 젊은 1020들 중 보이는 유형 ㅇㅇ
- 연예인들 돈 버는 속도ㄷㄷ ㅇㅇ
- 싱글벙글 세종대왕이 우리나라 최초로 만든 것 수인갤러리
- GPT로 그려본 메진 모습 루머들 ㅇㅇ
- 살면서 책을 읽어야 하는 이유 ㅇㅇ
- 훌쩍훌쩍 성괴되버린 38살 메간폭스 근황..jpg ㅇㅇ
- 싱글벙글 핵포기 국가의 최후.jpg ㅇㅇ
- [북유럽 신화] 여신이 목걸이 얻으려고 드워프랑 하는 만화 - 3 동굴트롤
- "내 딸 때렸어?"학교앞 11살 남아 학대 혐의 30대女 무죄.jpg ㅇㅇ
- 무자본 단붕이 일대기 -완- (스압주의) v못세v
일본가서 버튜버 아바 대회 직관하고 옴
믿기지 않는 게임 라인업(아바, 롤)과 장소(스모경기장)에서 한다길래 이번 아니면 절대 이런 경험 못하겠다 싶어서 신청했는데, 운좋게 양일 다 당첨되서 갔다왔음료고쿠 국기관에서 진행하고 료고쿠역에서 내리면 바로 앞인데, 길치 외국인도 헷갈리지 말라고 광고 깔아놨더라 라무치랑 코카게 생일이더라대충 경기장 여기맞으니 찾아오라는 뜻날도 엄청 좋고 쾌적해서 직관하러 온 사람들도 많았고 그 인파를 구경하는 사람들도 많더라경기장 앞에 멤버들 깃발 쭉 깔아놨는데 바람은 좀 많이 불어서 사진은 잘 안찍히더라오시랑 메갤 슈퍼스타 찍었다경기장 바깥에 외부에서 레드불 콜라보(스티커줌), 음식, 굿즈 판매하는 곳 있었음파는 굿즈들(매진) 필요한건 사전구매했지만 물판은 다털려있길래 사진이나 찍고 옴1일차엔 줄 너무 길어서 포기했고2일차엔 대책 세운건지 관심이 빠진건지 줄이 없더라 그 덕에 바로 샀다오시 음식은 소스소바였는데 상1품으로 주는 코스터 별로 안좋아하기도 하고 밥도 땡겨서 야키토리동 먹음후술할 후기에서 메토가 음식 맛있었는지 물어봤었는데오프라인 행사 음식 치고는 양 많고 맛있었음, 1000엔 이란 가격도 합리적이었다근데 이날 날씨가 24도였는데, 5시간동안 밖에 두고 먹어도 되나 싶더라13시부터 대회 시작이라서 11시 반쯤 줄세우고 12시에 입장하는데 공지로 신분증 검사한다고 꺼내라는데 사람 많아서 그런지 검사 안하더라입장하면 정면에 RAGE 일러스트로 멤버들 깔아놔서 뽕 차기 시작함제대로 못찍어서 트위터에서 줏어온 짤임 ㅇㅇ,,,실제 키 비율이랑 비슷하게 나와서 사진찍기 좋더라 입장 하는 줄 사이드에는 이번 행사에 콜라보하는 기업들 물건 깔려있음콜라보 PC 만큼은 너무 창렬이라 생각해요...게이밍 기어는 모아두니 사고싶더라경기장 들어가면 사진으로 안담기는 현장감이 장난 아니더라11000석이라 사람도 많고 조명도 잘 깔아놓고 사운드도 좋아서 현장감이 기가막힘수증기를 깔아둔건지 파오운이 낀건지 보이는게 희끄무리했음다행히 끕끕한 냄새는 아니었다 1일차는 콜옵, 아바, 스파6 이날은 경기가 엄청 재밌었고2일차는 발로란트, 롤인데 출연하는 아저씨들이 관객석이랑 장난치는거 존나 웃겼음 ㅋㅋㅋㅋㅋ이번 일러 진짜 잘 뽑힘버추얼에 더 버추얼한 카메라 세팅일본에서 버튜버 아바 경기 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ메갤의 슈퍼스타대회 중간에 찐빠나서 빨간약 먹었다모카 안사람(= 디스코드)은 이렇게 생겼구나...경기 끝나면 그날 출전한 멤버들이 나와서 후기 말해주고 나갈때 배웅회 해줌배웅회는 집갈때 멤버들이 인사해주는건데 1일차는 30초 정도 얘기할 수 있었는데, 너무 오래걸렸던건지 2일차는 10초정도 보고 보내버리더라각박한 세상이야이날 메토한테 인지받고 한 30초 얘기했는데 존나 행복했다 돈 100은 태웠는데 하나도 안 아깝다 ㅋㅋㅋㅋㅋ갈때 되니까 아쉽고 다음에도 또 가고싶더라개인적으로는 레이지 꽤 성공적인 포맷같은데 매년 했으면 좋겠다
작성자 : 안오죠고정닉
(구글) LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기
LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기2025년 3월 21일 | 마리아노 샤인(Mariano Schain), 소프트웨어 엔지니어, 아리엘 골드스타인(Ariel Goldstein), 방문 연구원, 구글 리서치후속 발화 예측과 문맥 임베딩을 활용한 과제 적응에 최적화된 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 거의 비슷한 수준으로 자연어를 처리할 수 있습니다. 본 연구는 인간의 뇌 신경 활동이 일상 대화를 처리하는 과정에서 LLM 내부의 음성 및 언어 관련 문맥 임베딩과 선형적으로 정렬된다는 것을 보여줍니다.인간의 뇌는 일상 대화 중에 자연어를 어떻게 처리할까요? 이론적으로 LLM과 인간 언어에 대한 기호적 심리언어학 모델은 자연어를 부호화하는 방식에 있어 근본적으로 다른 계산 프레임워크를 제시합니다. LLM은 기호적인 품사나 통사 규칙에 의존하지 않습니다. 대신 다음 단어 예측이나 강화 학습으로 개선된 생성과 같은 간단한 자기 지도 학습 목표를 사용합니다. 이를 통해 LLM은 실제 텍스트 코퍼스에서 추출한 문맥에 맞는 언어적 결과물을 생성하며, 자연스러운 음성(소리)과 언어(단어)의 통계적 구조를 다차원 임베딩 공간에 효과적으로 부호화합니다.LLM의 성공에 영감을 받아, 저희 구글 리서치 팀은 프린스턴 대학교, 뉴욕 대학교(NYU), 히브리 대학교(HUJI)와 협력하여, 인간의 뇌와 딥러닝 언어 모델이 각자의 뛰어난 능력을 발휘하며 자연어를 처리하는 방식의 유사점과 차이점을 탐구하고자 했습니다. 지난 5년간 일련의 연구를 통해, 저희는 특정 딥러닝 모델의 내부 표현(임베딩)과 자연스러운 대화 중 인간 뇌 신경 활동 사이의 유사성을 탐구했으며, 이를 통해 딥러닝 언어 모델의 임베딩이 인간 뇌의 언어 처리 방식을 이해하기 위한 틀로서 강력한 잠재력을 지니고 있음을 입증했습니다. 저희는 딥러닝 언어 모델이 생성하는 단어 수준 내부 임베딩이 인간 뇌에서 음성 이해 및 발화와 관련된 기존에 알려진 뇌 영역들의 신경 활동 패턴과 정렬된다는 것을 입증합니다.유사한 임베딩 기반 언어 표현네이처 인간 행동(Nature Human Behaviour)에 발표된 저희의 가장 최근 연구는 트랜스포머 기반 음성-텍스트 변환 모델의 내부 표현과 실제 대화 중 인간 뇌의 신경 처리 순서 간의 정렬을 조사했습니다. 이 연구에서 저희는 자발적인 대화 중에 두개 내 전극을 사용하여 기록된 신경 활동을 분석했습니다. 저희는 신경 활동 패턴을 Whisper 음성-텍스트 변환 모델이 생성한 내부 표현(임베딩)과 비교했으며, 모델의 언어적 특징이 뇌의 자연스러운 음성 처리 과정과 어떻게 정렬되는지에 초점을 맞추었습니다.듣거나(음성 이해 중) 말하는(음성 발화 중) 모든 단어에 대해, 음성-텍스트 변환 모델에서 두 가지 유형의 임베딩이 추출되었습니다. 즉, 모델의 음성 인코더에서 추출한 음성 임베딩과 모델의 디코더에서 추출한 단어 기반 언어 임베딩입니다. 각 대화 속 단어마다 음성-텍스트 임베딩을 이용해 뇌의 신경 신호를 예측하는 선형 변환 값을 추정했습니다. 이 연구는 인간 뇌의 음성 영역 신경 활동과 모델의 음성 임베딩 간, 그리고 뇌의 언어 영역 신경 활동과 모델의 언어 임베딩 간의 놀라운 정렬을 밝혀냈습니다. 이러한 정렬 관계는 피험자의 언어 이해에 대한 뇌 신경 반응 순서를 모델링한 아래 애니메이션에서 확인할 수 있습니다.피험자가 "How are you doing?" 문장을 들을 때 언어 이해에 대한 뇌 신경 반응 순서.청자가 입력되는 음성 단어를 처리할 때, 우리는 일련의 신경 반응을 관찰합니다. 처음에 각 단어가 발화될 때, 음성 임베딩은 상측두회(STG)를 따라 있는 음성 영역의 피질 활동을 예측할 수 있게 해줍니다. 수백 밀리초 후, 청자가 단어의 의미를 해독하기 시작하면, 언어 임베딩은 브로카 영역(하전두회(IFG)에 위치)의 피질 활동을 예측합니다.피험자의 발화 과정을 살펴보면, 우리는 다른 (역순의!) 신경 반응 순서를 관찰합니다.피험자가 "feeling fantastic"이라고 답할 때 언어 발화에 대한 신경 반응 순서.이 정렬을 더 자세히 살펴보면, 단어를 발화하기 약 500밀리초 전에 (피험자가 다음 단어를 발화할 준비를 할 때), 언어 임베딩(파란색으로 표시)이 브로카 영역의 피질 활동을 예측합니다. 수백 밀리초 후 (여전히 단어 시작 전), 화자가 조음 발화 순서를 계획할 때 음성 임베딩(빨간색으로 표시)이 운동 피질(MC)의 신경 활동을 예측합니다. 마지막으로, 화자가 단어를 발화한 후, 화자가 자신의 목소리를 들으면서 음성 임베딩이 STG 청각 영역의 신경 활동을 예측합니다. 이러한 역동적인 과정은 언어 영역에서 무엇을 말할지 계획하는 것부터 시작하여, 운동 영역에서 어떻게 발화할지 계획하고, 마지막으로 음성 지각 영역에서 발화된 내용을 모니터링하는 신경 처리 순서를 반영합니다.전체 뇌 분석의 정량적 결과는 아래 그림과 같습니다. 각 단어에 대해 해당 단어의 음성 임베딩(빨간색)과 언어 임베딩(파란색)을 입력값으로 사용하여, 단어 시작 시점(그림의 x축 값 0)을 기준으로 -2초에서 +2초 사이의 다양한 시간 지연(time lag)에 따른 각 전극의 신경 반응을 예측했습니다. 이는 음성 발화(왼쪽 패널)와 음성 이해(오른쪽 패널) 중에 수행되었습니다. 관련 그래프는 다양한 뇌 영역의 전극에서 시간 지연에 따른 모든 단어에 대한 신경 활동 예측의 정확도(상관관계)를 보여줍니다.발화 및 이해 시 인간 뇌 신호와 음성/언어 임베딩의 부합도 분석.음성 발화 중에는, IFG의 언어 임베딩(파란색)이 감각운동피질의 음성 임베딩(빨간색)보다 먼저 최고조에 달하고, 그 뒤를 이어 STG에서 음성 부호화가 최고조에 달하는 것이 분명합니다. 반대로, 음성 이해 중에는 최고 부호화 시점이 단어 시작 이후로 이동했으며, STG의 음성 임베딩(빨간색)이 IFG의 언어 부호화(파란색)보다 훨씬 먼저 최고조에 달했습니다.종합적으로, 저희 연구 결과는 음성-텍스트 변환 모델 임베딩이 자연스러운 대화 중 언어 처리의 신경 기반을 이해하기 위한 일관된 프레임워크를 제공함을 시사합니다. 놀랍게도, Whisper는 뇌가 언어를 처리하는 방식을 고려하지 않고 오직 음성 인식을 위해서만 개발되었음에도 불구하고, 저희는 그 내부 표현이 자연스러운 대화 중 신경 활동과 정렬된다는 것을 발견했습니다. 이러한 정렬은 보장된 것이 아니었습니다. 만약 부정적인 결과가 나왔다면 임베딩과 신경 신호 간의 상관관계가 거의 없거나 전혀 없음을 보여주었을 것이며, 이는 모델의 표현이 뇌의 언어 처리 메커니즘을 포착하지 못했음을 의미했을 것입니다.LLM과 인간 뇌 간의 정렬을 통해 밝혀진 특히 흥미로운 개념 중 하나는 신경 처리에서의 '부드러운 계층 구조(soft hierarchy)'라는 개념입니다. IFG와 같이 언어에 관여하는 뇌 영역은 단어 수준의 의미론적 및 통사론적 정보를 우선시하는 경향이 있지만(언어 임베딩(파란색)과의 더 강한 정렬로 나타남), 더 낮은 수준의 청각적 특징도 포착합니다(음성 임베딩(빨간색)과의 낮지만 유의미한 정렬에서 분명히 드러남). 반대로, STG와 같은 하위 음성 영역은 음향 및 음소 처리를 우선시하는 경향이 있지만(음성 임베딩(빨간색)과의 더 강한 정렬로 나타남), 단어 수준 정보도 포착합니다(언어 임베딩(파란색)과의 낮지만 유의미한 정렬에서 분명히 드러남).LLM과 인간 뇌가 공유하는 목표 및 기하학적 구조LLM은 간단한 목표, 즉 순서대로 다음 단어를 예측하는 것을 사용하여 자연어를 처리하도록 훈련됩니다. 네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)에 발표된 논문에서, 저희는 LLM과 유사하게 청자의 뇌 언어 영역이 다음 단어가 발화되기 전에 예측하려고 시도한다는 것을 발견했습니다. 더욱이, LLM처럼, 단어 시작 전 청자의 예측에 대한 확신 수준은 단어가 발화된 후 그들의 놀람 수준(예측 오류)을 조절합니다. 이러한 발견은 자기회귀 LLM과 인간 뇌가 공유하는 시작 전 예측, 시작 후 놀람, 그리고 임베딩 기반 문맥 표현이라는 근본적인 계산 원리에 대한 강력한 새로운 증거를 제공합니다. 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표된 또 다른 논문에서, 저희 팀은 LLM의 임베딩 공간 기하학적 구조에 포착된 자연어 단어 간의 관계가 언어 영역에서 뇌에 의해 유도된 표현의 기하학적 구조(즉, 뇌 임베딩)와 정렬된다는 것도 발견했습니다.LLM과 인간 뇌의 자연어 처리 방식 차이점인간의 뇌와 트랜스포머 기반 LLM이 자연어 처리에서 근본적인 계산 원리를 공유하지만, 그 기저의 신경 회로 구조는 현저하게 다릅니다. 예를 들어, 후속 연구에서 저희는 트랜스포머 기반 LLM의 계층 간 정보 처리 방식과 인간 뇌의 처리 방식을 비교 조사했습니다. 저희 팀은 LLM과 인간 뇌의 언어 영역에서 계층 간 비선형 변환은 유사하지만, 그 구현 방식은 상당히 다르다는 것을 발견했습니다. 수백에서 수천 개의 단어를 동시에 처리하는 트랜스포머 아키텍처와 달리, 언어 영역은 언어를 순차적으로, 단어별로, 순환적으로, 그리고 시간적으로 분석하는 것으로 보입니다.요약 및 향후 방향저희 팀 연구에서 축적된 증거는 인간의 뇌와 딥러닝 모델이 자연어를 처리하는 방식 사이에 몇 가지 공유된 계산 원리를 밝혀냈습니다. 이러한 결과는 딥러닝 모델이 통계적 학습, 블라인드 최적화(blind optimization), 그리고 자연 현상과의 직접적인 부합 원칙에 기반하여 자연어를 처리하는 뇌의 신경 코드를 이해하기 위한 새로운 계산 프레임워크를 제공할 수 있음을 시사합니다. 동시에, 신경 구조, 언어 데이터의 유형 및 규모, 트랜스포머 기반 언어 모델의 훈련 프로토콜과, 인간의 뇌가 사회적 환경에서 자연스럽게 언어를 습득하는 생물학적 구조 및 발달 단계 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 앞으로 저희의 목표는 정보 처리 및 실제 세계에서의 기능 수행 능력이 향상된, 생물학적으로 영감을 받은 혁신적인 인공 신경망을 만드는 것입니다. 저희는 인간의 경험과 더 잘 맞는 신경 구조, 학습 프로토콜, 훈련 데이터를 적용하여 이를 달성할 계획입니다.감사의 말씀본문에 기술된 작업은 구글 리서치가 프린스턴 대학교 신경과학 연구소 및 심리학과 해슨 랩(Hasson Lab), 히브리 대학교 경영대학원 및 인지과학과 딥코그니션랩(DeepCognitionLab), 그리고 뉴욕대 랑곤 종합 간질 센터(NYU Langone Comprehensive Epilepsy Center) 연구원들과 장기간 협력한 결과입니다.- 앤트로픽과 구글, LLM은 인간의 뇌와 거의 동일하게 작동한다앤스로픽과 딥마인드가 현재의 LLM이 추론 및 언어 능력 측면에서 인간의 뇌와 거의 동일하게 작동한다는 것을 보여주는 유사한 논문들을 발표했습니다.이는 "과연 실제로 추론하는 것인가"에 대한 기존의 논쟁 구도를 바꿔 놓을 것입니다.(앤트로픽) 거대 언어 모델의 사고 과정 추적하기 - 번역본 보기(구글) LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기 - 번역본 보기
작성자 : 초존도초고정닉
차단하기
설정을 통해 게시물을 걸러서 볼 수 있습니다.
댓글 영역
획득법
① NFT 발행
작성한 게시물을 NFT로 발행하면 일주일 동안 사용할 수 있습니다. (최초 1회)
② NFT 구매
다른 이용자의 NFT를 구매하면 한 달 동안 사용할 수 있습니다. (구매 시마다 갱신)
사용법
디시콘에서지갑연결시 바로 사용 가능합니다.