大規模言語モデルを用いた言語刺激下の脳内意味表象解読

脳情報解読技術は，神経活動を解釈して思考や感情を再現する手法として注目されている．Tangら(2023)[1]は，fMRIデータを使用した，言語モデルを生成モデルとして活用する新たな解読手法を提案した．本研究はその拡張として，先行研究で用いられたGPTモデルに加え3種類の言語モデルを導入し，精度比較を行った．結果として，高い解読精度には，使用する言語モデルが脳活動の予測に優れていることだけでなく，言語モデルが生成するテキストの種類も重要である可能性を明らかにした．