認知ファインチューニング：眼球運動による大規模言語モデルのファインチューニング

近年、眼球運動データや脳波データなどの人間の生理指標データを用いて、人間の言語処理における特徴を反映し、より精度よく下流タスクを解くことができる言語モデルを構築しようとする試みがある。しかし、既存手法は特定の下流タスクでの性能向上に特化している、もしくはモデルのアーキテクチャ自体に変更が必要な手法となっており、既存の大規模言語モデルに適用して幅広い下流タスクにおける性能を向上しうる汎用的な手法となっていない。そこで本研究では、既存の大規模言語モデルに適用可能な新たな手法として、「認知ファインチューニング」を提案し、その方法論的妥当性を検証する。