脳活動予測に特化した大規模言語モデルの構築
小林 一郎(お茶の水女子大学 基幹研究院 自然科学系)

本申請研究では、言語激下の脳内状態を解読するために、大規模言語モデルを用いて刺激の特徴量を抽出し、脳活動の状態を予測する．その際、言語刺激とヒト脳活動のペアデータを事前に学習した大規模言語モデルを構築することで、予測精度を向上可能であること、さらには、サイズの大きな言語モデルを用いることの有効性を確認している．このことから、本研究では、ヒト脳活動状態の予測に特化した大規模言語モデルを汎用資源として構築する．

研究紹介ポスター／最終報告書

(1) 学術論文 （査読あり）
該当なし
(2) 国際会議プロシーディングス （査読あり）
該当なし
(3) 国際会議発表（査読なし）
該当なし
(4) 国内会議発表（査読なし）
[]濱田愛,田屋侑希,小林一郎,“脳内状態予測に特化した言語モデル構築への取り組み'',言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）,宇都宮,2026年3月9-13日．
(5) 公開したライブラリなど
該当なし
(6) その他（特許，プレスリリース，著書等）
該当なし