연구진은 중국어, 영어, 프랑스어 청취 시 뇌 활동과 LLM의 예측 활동을 비교하여 언어 간 뇌-LLM 정렬의 특징을 분석했어요.
분포된 뇌 영역에서 LLM이 활동을 예측하며, 언어 간 공간적 정렬 패턴이 상당 부분 겹치고 모델 계층에 따라 안정적으로 유지되는 것으로 나타났어요.
기존 연구와 달리 문맥 임베딩이 정적 임베딩보다 성능이 우수하지 않았고, 예측 불확실성이나 표현 기하학으로 뇌 정렬을 설명하는 데 실패했어요.
결과적으로 뇌-LLM 정렬은 언어 간 어휘-의미적 대응을 통해 발생하는 것으로 보이며, 이는 계층적 계산을 직접 반영하지 않을 수 있어요.