BrainLMを用いた多言語学習での転移学習性能の検証

近年，言語による刺激とそれに誘起された脳活動との対応関係を捉えた事前学習済みマルチモーダル言語モデルであるBrainLMが提案された．本研究では、このモデルをさらに発展させ、英語だけであった言語刺激をフランス語および中国語へと拡張し多言語からなるBrainLMの開発を行った．言語刺激の拡張には，転移学習を利用することで多言語タスクでのモデルによる脳内状態予測能力を向上させた.特に、英仏間の整合性判別のための二値分類タスクにおいて多言語対応したBrainLMは51.75%という最高精度を達成した.また，脳内状態予測タスクにおいて，転移学習の前後で相関係数が約3%から15%向上した.さらに、大脳皮質全体の脳内状態予測タスクにおいて，他のモデルと比べてBrainLMが最も高い相関を示した．本研究は、BrainLMの応用範囲を広げるだけでなく，さまざまな言語における大規模言語モデルとヒト脳機能との関係性についての理解を深めるものである.