인공 신경망은 인간 뇌의 신경 네트워크에서 영감을 받아 발전해왔으며, 이미지 및 언어 처리와 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있게 되었습니다. 본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 언어 학습 과정이 인간의 학습 방식과 유사한지 확인하고자 했습니다. 특히, 뇌에서 다양한 문법 범주가 서로 다른 신경 세포에 의해 처리된다는 신경과학 연구 결과를 바탕으로, LLM에서도 유사한 양상이 나타나는지 분석했습니다. Llama 3를 사용하여, 다양한 품사에 속하는 단어 예측과 관련된 주요 신경 세포를 식별했습니다. 이 정보를 활용하여 데이터 세트에 대한 분류기를 훈련시킨 결과, 이러한 핵심 신경 세포의 활성 패턴이 새로운 데이터에서도 품사 태그를 안정적으로 예측할 수 있다는 것을 확인했습니다.
