論文の概要: NeuroLM: A Universal Multi-task Foundation Model for Bridging the Gap between Language and EEG Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00101v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 12:07:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-08 15:11:32.905120
- Title: NeuroLM: A Universal Multi-task Foundation Model for Bridging the Gap between Language and EEG Signals
- Title（参考訳）: NeuroLM:言語と脳波のギャップを埋めるためのユニバーサルマルチタスク基礎モデル
- Authors: Wei-Bang Jiang, Yansen Wang, Bao-Liang Lu, Dongsheng Li,
- Abstract要約: 我々は,脳波を外国語として扱うことで,Large Language Models (LLMs) の機能を活用する,最初のマルチタスク基盤モデルであるNeuroLMを提案する。
我々のアプローチは、脳波信号を離散的な神経トークンにエンコードするベクトル量子化された時間周波数予測を通じて、テキスト整列型ニューラルトークンを学習することから始まります。
我々は、LLMを具体化することによって、NeuroLMは命令チューニングによって単一のモデル内で多様な脳波タスクを統合できることを初めて実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.363722751437066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements for large-scale pre-training with neural signals such as electroencephalogram (EEG) have shown promising results, significantly boosting the development of brain-computer interfaces (BCIs) and healthcare. However, these pre-trained models often require full fine-tuning on each downstream task to achieve substantial improvements, limiting their versatility and usability, and leading to considerable resource wastage. To tackle these challenges, we propose NeuroLM, the first multi-task foundation model that leverages the capabilities of Large Language Models (LLMs) by regarding EEG signals as a foreign language, endowing the model with multi-task learning and inference capabilities. Our approach begins with learning a text-aligned neural tokenizer through vector-quantized temporal-frequency prediction, which encodes EEG signals into discrete neural tokens. These EEG tokens, generated by the frozen vector-quantized (VQ) encoder, are then fed into an LLM that learns causal EEG information via multi-channel autoregression. Consequently, NeuroLM can understand both EEG and language modalities. Finally, multi-task instruction tuning adapts NeuroLM to various downstream tasks. We are the first to demonstrate that, by specific incorporation with LLMs, NeuroLM unifies diverse EEG tasks within a single model through instruction tuning. The largest variant NeuroLM-XL has record-breaking 1.7B parameters for EEG signal processing, and is pre-trained on a large-scale corpus comprising approximately 25,000-hour EEG data. When evaluated on six diverse downstream datasets, NeuroLM showcases the huge potential of this multi-task learning paradigm.
- Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)などの神経信号による大規模事前トレーニングの進歩は、脳-コンピュータインターフェース(BCI)と医療の発展を著しく促進する有望な結果を示している。
しかしながら、これらの事前訓練されたモデルは、大幅な改善を達成し、その汎用性とユーザビリティを制限し、かなりのリソース浪費をもたらすために、各下流タスクの完全な微調整を必要とすることが多い。
これらの課題に対処するため,我々は,多タスク学習能力と推論能力を備えたモデルを実現するため,脳波信号を外国語として扱うことで,LLM(Large Language Models)の機能を活用する最初のマルチタスク基盤モデルであるNeuroLMを提案する。
我々のアプローチは、脳波信号を離散的な神経トークンにエンコードするベクトル量子化された時間周波数予測を通じて、テキスト整列型ニューラルトークンを学習することから始まります。
これらのEEGトークンは、凍結ベクトル量子化(VQ)エンコーダによって生成され、LLMに入力され、マルチチャネルオートレグレスを介して因果EEG情報を学ぶ。
その結果、NeuroLMは脳波と言語モダリティの両方を理解することができる。
最後に、マルチタスク命令チューニングは、NeuroLMを様々な下流タスクに適応させる。
我々は、LLMを具体化することによって、NeuroLMは命令チューニングによって単一のモデル内で多様な脳波タスクを統合できることを初めて実証した。
最大の変種であるNeuroLM-XLは、EEG信号処理のための1.7Bパラメータを記録破りにしており、約25,000時間のEEGデータからなる大規模コーパスで事前訓練されている。
下流の6つのデータセットで評価すると、NeuroLMはこのマルチタスク学習パラダイムの巨大な可能性を示す。
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