Yeni bir çalışma, beynin konuşulan dili katmanlı ve adım adım işleyerek anladığını, bu zaman içinde açığa çıkan süreçlerin GPT-2 ve Llama 2 gibi modellerin katmanlarıyla örtüştüğünü ortaya koyuyor. Araştırma, 30 dakikalık bir podcast sırasında alınan elektrokortik kayıtlarla destekleniyor.
Hebrew University of Jerusalem’den Dr. Ariel Goldstein liderliğindeki ekip tarafından yürütülen ve Nature Communications‘ta yayımlanan çalışmada, insan beyninin konuşulan dili işlemekte kullandığı zaman yapısının modern büyük dil modellerinin (ör. GPT-2, Llama 2) katmanlı işleyişine şaşırtıcı biçimde benzediği gösterildi. Araştırmacılar, gönüllülere dinlettikleri 30 dakikalık bir podcast süresince elektrokortikografi (ECoG) ile beyin aktivitesini kaydetti ve bu sinyallerin zamana bağlı evrimini inceleyerek model katmanlarıyla kıyasladı.
Beyin: katmanlı ve zaman içinde açılan bir anlayış
Analizler, erken nöral yanıtların dilin temel sözcük özellikleriyle ve yapay modelin ilk katmanlarıyla daha çok ilişki gösterdiğini; daha geç ortaya çıkan beyin tepkilerinin ise bağlam, ton ve geniş anlamı temsil eden daha derin model katmanlarıyla uyum sağladığını ortaya koydu. Bu zamanlama benzerliği özellikle Broca alanı gibi üst düzey dil bölgelerinde belirgindi; bu bölgelerde daha derin yapay model katmanlarıyla eşzamanlı olarak daha geç tepe noktaları gözlendi.
Çalışma ayrıca klasik dil bileşenleri (fonem, morfem vb.) real-time beyin aktivitesini açıklamada bağlamsal temsil katmanları kadar iyi örtüşmediğini bildiriyor. Dr. Goldstein’in belirttiği gibi, bulgular dil anlayışını sabit semboller ve katı hiyerarjilerle açıklayan uzun süreli görüşleri sorgulatıyor ve anlamın bağlam içinde kademeli olarak ortaya çıktığı daha esnek, istatistiksel bir süreci destekliyor.
Araştırma ekibi, yayınladıkları verilerle alana katkı sağlamak amacıyla tam ECoG kayıt setini ve dil özelliklerini içeren bir açık veri kümesi yayımladı; bu kaynaklar, farklı dil anlayışı modellerinin karşılaştırılmasını ve beyin ile hesaplamalı modeller arasındaki köprünün sağlamasını kolaylaştıracak. Orijinal makale: Ariel Goldstein ve ark., Nature Communications (2025), DOI: 10.1038/s41467-025-65518-0.
Kaynaklar ve Bağlantılar:
- Ariel Goldstein et al., “Temporal structure of natural language processing in the human brain corresponds to layered hierarchy of large language models”, Nature Communications, 2025. DOI: http://dx.doi.org/10.1038/s41467-025-65518-0
- ScienceDaily haber sayfası: https://www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260120000308.htm
- Materials provided by The Hebrew University of Jerusalem (haber kaynağı)
Bir Cevap Bırakın