桥接大脑与模型：基于混合专家（MoE）的功能性损伤用于模拟和康复性失语
神经元与认知
2025-08-08 v1
摘要
大型语言模型（LLM）与人类大脑活动的高度一致将其定位为健康认知的强大模型。这一平行性引出一个根本问题：如果 LLM 能模拟完整的大脑，我们能对其进行损伤以模拟受损大脑的语言缺陷吗？本文引入一种方法，通过选择性禁用模块化混合专家（MoE）语言模型的组件来建模性失语——由神经损伤引起的复杂语言障碍。我们模拟不同的性失语亚型，验证其语言输出与真实患者语音的一致性，然后通过重新训练模型剩余健康专家来 investigate 功能恢复。我们的结果表明，针对语法或语义功能专门的损伤专家可引发类似于布科式性失语和韦克莱式性失语的不同障碍。关键的是，我们展示了通过冻结受损专家并在对话数据上重新训练完整专家可显著恢复语言功能，表明这是一个计算层面的康复类比。这些发现确立了模块化 LLM 作为建模语言障碍机制并用于计算探索新疗法路径的强大且临床相关的潜在框架。
引用
@article{arxiv.2508.04749,
title = {Bridging Brains and Models: MoE-Based Functional Lesions for Simulating and Rehabilitating Aphasia},
author = {Yifan Wang and Jingyuan Sun and Jichen Zheng and Yunhao Zhang and Chunyu Ye and Jixing Li and Chengqing Zong and Shaonan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.04749},
year = {2025}
}