大規模言語モデルによる失語症の単語産出シミュレーション

と、発話された単語が目標語と同じカテゴリに属本研究では、日本語生成モデルllm-jp-3-13B-しているが、意図された単語とは全く異なる状態instructに構造化Pruningを適用し、失語症の言語症を指す意味性錯語がある[23]。のちにGeschwindや状の再現可能性を検証した。結果、高頻度語が低頻Lichtheim[6,9]によって、人間が言葉を理解したり度語よりも復唱タスクにおいて高い正答率を示し、産出したりする上で行われる情報の流れを図式化し失語症者に見られる高頻度語保持の傾向と一致するた”Wernicke-Lichtheim図式”がうまれ、失語症には可能性が示唆された。また、層ごとのPruningが出7つの分類タイプが生じうると提唱されていった。力に与える影響を目標語と出力語のコサイン類似度しかし現代においては、1800年代後半から1900にて評価した結果、一部のモデルで目標語との意味年代後半にかけて確立されてきた古典的な失語分類的類似性が観察され、意味性錯語に近い現象が確認では位置づけが困難な症状も見られ[22]、言語リハされた。これにより、LLMのPruningが失語症者のビリによる効果や回復経過にも個人差がある[23]。発話特徴の再現や回復過程のシミュレーションに応患者によって多彩な症状が見られる一方で、ある用できる可能性が示された。本研究は、失語症の病程度の傾向が見られるという報告もある。特に失語態の機序解明やリハビリ手法の開発など、臨床応用症者の単語処理について、SilverとHalpernは、高頻できる可能性を示した点で意義深いと考えられる。度語は、失語症患者にとって低頻度語よりも語彙検索が容易であることが確認されており、特に日常生