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增强基于 SLM 的思维能力的认知增强
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的方法，通过将大型语言模型（LLM）表示与人类认知信号进行桥接，评估LLM在模拟认知语言处理方面的有效性。实验结果表明，模型扩展与LLM-脑信号相似性呈正相关，对齐训练可以显著提高LLM-脑信号相似性。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）在文本理解和逻辑推理方面表现出色。
- 本文提出了一种新方法，通过将LLM表示与人类认知信号桥接，评估LLM的有效性。
- 采用表示相似性分析（RSA）衡量16个主流LLM与脑部fMRI信号的对齐程度。
- 实证研究调查了模型扩展、对齐训练和指令附加等因素对LLM-脑信号对齐的影响。
- 实验结果表明，模型扩展与LLM-脑信号相似性呈正相关。
- 对齐训练显著提高LLM-脑信号相似性。
- 广泛的LLM评估（如MMLU，Chatbot Arena）与LLM-脑信号相似性高度相关。
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