Подобно тому, как ChatGPT и другие генеративные языковые модели тренируются на человеческих текстах для создания грамматически правильных предложений, новый метод моделирования, разработанный исследователями из Университета Пенсильвании, тренируется на записях птиц для создания точного птичьего пения. Полученные результаты могут улучшить понимание структуры пения птиц и лежащей в его основе нейробиологии, что может помочь понять нейронные механизмы человеческого языка, считают ученые.

Статья с описанием исследования была недавно опубликована в журнале Journal of Neuroscience.

Исследователи проанализировали ранее записанные песни шести бенгальских вьюрков, которые поют примерно от 7 до 15 слогов в каждой последовательности.

С помощью нового метода ученые смогли создать простейшие модели, точно отражающие последовательности звуков, которые на самом деле издают отдельные птицы.

Эти модели похожи на большие языковые модели, поскольку они отображают вероятности того, какие слова - или, в данном случае, слоги - могут следовать за определенным словом/слогом, основываясь на ранее проанализированных текстах или последовательностях песен.

«Последовательность слогов птичьей песни, хотя и гораздо проще, организована примерно так же, как и человеческий язык, поэтому птицы представляют собой хорошую модель для изучения нейробиологии языка», - рассказал доцент кафедры физики в Научном колледже Эберли и ведущий автор статьи Деже Цзинь.