認知フィードバック：眼球運動・脳波による大規模言語モデルの強化学習

人間のフィードバックを用いて、大規模言語モデルにより好ましい出力を教示する方法が成功しているが、脳波や視線などの認知的なフィードバックの有用性は未だ調査されていない。本研究では、人間のフィードバックにおける問題点を克服するための方法として、認知フィードバックを用いて大規模言語モデルを調整するための手法を提案し、その手法の有効性を調査する。実験の結果、規模の小さなデータセットにおいてもある程度人間のフィードバックを代替、あるいは改善できる可能性を示した。