近日，哥伦比亚大学与费因斯坦医学研究所的研究团队公布了一项重要发现，指出大型语言模型(LLMs)在技术上的进步使其不仅在性能上有所提升，而且在结构上也越来越接近人类大脑。

该研究旨在探究最新一代LLMs是否仍表现出与人类大脑相似的特征。为此，研究人员分析了12个不同的开源LLMs，这些模型在架构和参数数量上保持一致。

研究中，团队通过在神经外科患者脑部植入电极，记录了患者听到语言时的大脑反应。同时，他们将相同的演讲文本输入LLMs，并提取模型的词嵌入，以衡量这些模型与大脑的相似性。

研究发现，随着LLM能力的增强，其词嵌入与大脑对语言的反应越来越接近。更值得注意的是，模型性能的提升也伴随着与大脑层次结构对齐程度的提高。

这一发现对于理解LLMs在模拟人类大脑语言处理方面的能力具有重要意义。然而，关于这些模型能否超越人类大脑的能力，目前尚无定论，需进一步研究和探讨。