연구진은 뇌파 데이터 분석에 언어 모델을 활용하여 자연스러운 언어 이해 과정에서 뇌 활동을 예측하는 방법을 제시했어요. Brain Treebank, MEG-MASC, Podcast ECoG 데이터셋을 활용하여 8개의 언어 모델을 분석한 결과, 뇌 활동 예측에 유용함을 확인했어요. 모델의 특징을 제거하는 실험을 통해 뇌 활동 예측의 민감성을 검증하고, 언어 모델의 유용성을 입증했어요.
연구 결과, 언어 모델 기반의 예측은 기존의 저수준 예측보다 우수한 성능을 보였으며, 참가자별로 맞춤화된 통제 조건을 적용하여 예측의 정확성을 높였어요. 이는 언어 모델이 뇌 활동을 효과적으로 표현하고 예측할 수 있음을 시사하며, 향후 언어 처리 과정에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 할 것으로 기대돼요.