作業記憶の発達的特性が言語獲得の臨界期を形成する

大規模言語モデル（LLM）は汎用的な言語能力を持つが，言語獲得効率では人間と大きな乖離がある．本研究では，人間が特定の時期において言語獲得が特に効率的に進むとされる臨界期における作業記憶の発達的特性を言語モデルに組み込む手法を提案した．提案手法では，学習初期に“作業記憶”を制限し,学習が進むにつれて指数関数的に制限を緩和する仕組みを導入する．文法評価ベンチマークで性能を評価した結果，提案手法は従来手法を上回る性能を示し，特に，局所的な規則性と文全体の複雑な関係を含む文法項目で顕著な改善が見られた．これらの知見は，データ効率の高いLLM設計の新たな指針を提供するだけでなく，人間の言語獲得における臨界期仮説を支持する重要な間接証拠となる．