論文の概要: Thought2Text: Text Generation from EEG Signal using Large Language Models (LLMs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07507v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 00:47:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 16:46:37.143600
• Title: Thought2Text: Text Generation from EEG Signal using Large Language Models (LLMs)
• Title（参考訳）: Thought2Text:大言語モデル(LLM)を用いた脳波からのテキスト生成
• Authors: Abhijit Mishra, Shreya Shukla, Jose Torres, Jacek Gwizdka, Shounak Roychowdhury,
• Abstract要約: 本稿では、この目的を達成するために、脳波データを微調整した命令調整大型言語モデル(LLM)を用いたThought2Textを提案する。 画像刺激を伴う6人の被験者を対象に収集したパブリック脳波データセットによる実験により,マルチモーダルLLMの有効性が示された。 このアプローチは、ニューロサイエンスと自然言語処理(NLP)の両方に潜在的に応用可能なポータブルで低コストな「テキストへの思考」技術への大きな進歩を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.720913027054481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Decoding and expressing brain activity in a comprehensible form is a challenging frontier in AI. This paper presents Thought2Text, which uses instruction-tuned Large Language Models (LLMs) fine-tuned with EEG data to achieve this goal. The approach involves three stages: (1) training an EEG encoder for visual feature extraction, (2) fine-tuning LLMs on image and text data, enabling multimodal description generation, and (3) further fine-tuning on EEG embeddings to generate text directly from EEG during inference. Experiments on a public EEG dataset collected for six subjects with image stimuli demonstrate the efficacy of multimodal LLMs (LLaMa-v3, Mistral-v0.3, Qwen2.5), validated using traditional language generation evaluation metrics, GPT-4 based assessments, and evaluations by human expert. This approach marks a significant advancement towards portable, low-cost "thoughts-to-text" technology with potential applications in both neuroscience and natural language processing (NLP).
• Abstract（参考訳）: 理解可能な形で脳活動を復号し表現することは、AIにおける挑戦的なフロンティアである。 本稿では、この目的を達成するために、脳波データを微調整した命令調整大型言語モデル(LLM)を用いたThought2Textを提案する。 本手法は, 視覚的特徴抽出のための脳波エンコーダのトレーニング, 2) 画像およびテキストデータ上での微調整, マルチモーダル記述生成, (3) 脳波エンコーダのさらなる微調整により, 推論中に直接脳波からテキストを生成する。 画像刺激を伴う6名の被験者を対象に収集したパブリック脳波データセットを用いて,従来の言語生成評価指標,GPT-4に基づく評価,人手による評価を用いて,マルチモーダルLLM(LLaMa-v3,Mistral-v0.3,Qwen2.5)の有効性を実証した。 このアプローチは、ニューロサイエンスと自然言語処理(NLP)の両方に潜在的な応用が期待できる、ポータブルで低コストな「テキストへの思考」技術への大きな進歩を示す。

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