2025年、アルカミッシと彼のウンパルンパたちは、神経科学的なアプローチを用いて、LLMにおける因果的にタスクに関連するユニット（特定の能力を実際に担うモデルの部分）を特定し、彼らが「言語選択性ユニット」と呼ぶもの、つまり言語タスクに優先的に反応するモデルの人工ニューロンのサブセットを発見しました。そして、それらを取り除くと、他のタスクにはほとんど影響がないにもかかわらず、言語パフォーマンスが不均衡に低下しました。そうです、彼らは言語スペシャリストのように機能する特定のニューロンを発見し、それらを取り除くとモデルの言語能力は大幅に低下しましたが、残りの部分はすべて同じままでした。これらのユニットは、モデルの構造内で、人間の言語ネットワークの組織に非常によく似たパターンでクラスターを形成しています。これは、生物の脳が言語の理解と産出に使用する皮質領域やブローカ野、ウェルニッケ野などです。