նախընտրելի դարձնել
Ինչպես ChatGPT-ն և այլ գեներատիվ լեզվական մոդելներ վարժվում են մարդկային տեքստի վրա՝ քերականորեն ճիշտ նախադասություններ ստեղծելու համար, մոդելավորման նոր մեթոդը, որը մշակվել է Փենսիլվանիայի համալսարանի հետազոտողների կողմից, վերապատրաստվում է թռչունների ձայնագրությունների վրա՝ թռչունների ճշգրիտ երգեր ստեղծելու համար: Գտածոները կարող են բարելավել թռչունների երգի կառուցվածքի և դրա հիմքում ընկած նյարդակենսաբանության մեր ըմբռնումը, ինչը կարող է օգնել մեզ հասկանալ մարդու լեզվի նյարդային մեխանիզմները, ասում են գիտնականները:
Վերջերս ուսումնասիրությունը նկարագրող հոդվածը հրապարակվել է Journal of Neuroscience ամսագրում:
Հետազոտողները վերլուծել են նախկինում ձայնագրված վեց բենգալյան ցինկի երգեր, որոնք յուրաքանչյուր հաջորդականությամբ երգում են մոտավորապես 7-15 վանկ:
Օգտագործելով նոր մեթոդը՝ գիտնականները կարողացել են ստեղծել պարզ մոդելներ, որոնք ճշգրիտ արտացոլում են առանձին թռչունների իրականում հնչող հնչյունների հաջորդականությունը:
Այս մոդելները նման են մեծ լեզուների մոդելներին, քանի որ դրանք քարտեզագրում են հավանականությունները, թե ինչ բառերի կամ, այս դեպքում, վանկերի, կարող են հետևել որոշակի բառին/վանկին՝ հիմնվելով նախկինում վերլուծված բառերի կամ երգերի հաջորդականության վրա:
«Թռչունների երգի վանկերի հաջորդականությունները, թեև շատ ավելի պարզ են, կազմակերպված են նույն ձևով, ինչ մարդկային լեզուն, ինչը թռչուններին դարձնում է լավ մոդել լեզվի նեյրոբիոլոգիան ուսումնասիրելու համար», - ասում է Էբերլիի գիտությունների քոլեջի ֆիզիկայի դոցենտ և հոդվածի գլխավոր հեղինակ Դեժե Ջինը:
