認知デコーディング：眼球運動による大規模言語モデルの読みやすさ制御

大規模言語モデルは高いベンチマーク性能や専門的で正確な回答を実現している一方で，その生成文が読者にとって必ずしも読みやすく，処理しやすいとは限らない．本研究は読解過程で生じる認知的な負荷に着目し，読み時間の推定値を読者側の処理コストの近似として用いることで，より読みやすい文章の生成を試みた．本稿では視線情報を用いた二つの介入手法を提案した．複数候補から読み時間コストの小さい出力を選び直す方法と，逐次生成中に次トークン候補の選択確率を読み時間に基づいて補正する方法である．実験では要約生成タスクを読みやすさと要約品質の指標によって評価し，さらに人間の読み時間との一致を評価した．