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最近，感知的神经科学被一种综合建模方法彻底改变了，其中计算、大脑功能和行为通过许多数据集和许多计算模型联系在一起。通过揭示跨模型的趋势，这种方法为目标领域的认知和神经机制提供了新的见解。我们在这里介绍了一项系统性研究，将这种方法应用于更高层次的认知：人类语言处理，这是我们物种的标志性认知技能。我们发现，最强大的“Transformer”模型可以预测神经对句子反应的几乎 100% 的可解释方差，并且可以推广到不同的数据集和成像方式（功能性 MRI 和皮层脑电图）。模型的神经拟合（“大脑分数”）和行为反应拟合都与下一个词预测任务（但不是其他语言任务）的模型准确率密切相关。模型架构似乎对神经拟合有很大贡献。这些结果提供了计算明确的证据，表明预测处理从根本上塑造了人类大脑的语言理解机制。
语言的神经结构：综合建模集中于预测处理
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