大規模言語モデルに失語症ニューロンは存在するか？

失語症は近年、LLMによって検出や分類が可能であると示唆されているが、LLMが失語症者の言語特徴をどのような内部表現として捉えているのかについては十分に解明されていない。本研究では、LLM内部に着目し、失語症者の発話に特異的に反応するニューロンの有無を検証した。失語症の有無および3種類の言語エラーの検出タスクを設定し、AveragePrecisionに基づいて専門性の高いニューロンを抽出した。その結果、失語症全体の検出では主に最終層付近に、エラータイプ別の検出では音韻、形態、意味の各誤りで異なる層に特異的なニューロン分布が見られ、LLMが言語の異なる側面を機能的に分離して表現している可能性を示唆した。