Recientemente se ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje profundo entrenados para predecir palabras enmascaradas de una gran cantidad de texto generan activaciones similares a las del cerebro humano. Sin embargo, lo que impulsa esta similitud sigue siendo desconocido actualmente. Aquí, comparamos sistemáticamente una variedad de modelos de lenguaje profundo para identificar los principios computacionales que los llevan a generar representaciones de oraciones similares a las del cerebro. Específicamente, analizamos las respuestas cerebr
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