論文の概要: Towards Predictive Communication with Brain-Computer Interfaces integrating Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07355v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 07:15:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 14:46:26.558917
• Title: Towards Predictive Communication with Brain-Computer Interfaces integrating Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの統合による脳-コンピュータインタフェースによる予測通信の実現に向けて
• Authors: Andrea Caria,
• Abstract要約: 近年の研究では、予測言語モデルとBCIの組み合わせが人間とコンピュータの相互作用を大幅に改善する可能性が示唆されている。 特に、GPTのような事前訓練された自己回帰変換器モデルは、通信のためのBCIを大幅に改善することを約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This perspective article aims at providing an outline of the state of the art and future developments towards the integration of cutting-edge predictive language models with BCI. A synthetic overview of early and more recent linguistic models, from natural language processing (NLP) models to recent LLM, that to a varying extent improved predictive writing systems, is first provided. Second, a summary of previous BCI implementations integrating language models is presented. The few preliminary studies investigating the possible combination of LLM with BCI spellers to efficiently support fast communication and control are then described. Finally, current challenges and limitations towards the full integration of LLM with BCI systems are discussed. Recent investigations suggest that the combination of LLM with BCI might drastically improve human-computer interaction in patients with motor or language disorders as well as in healthy individuals. In particular, the pretrained autoregressive transformer models, such as GPT, that capitalize from parallelization, learning through pre-training and fine-tuning, promise a substantial improvement of BCI for communication with respect to previous systems incorporating simpler language models. Indeed, among various models, the GPT-2 was shown to represent an excellent candidate for its integration into BCI although testing was only perfomed on simulated conversations and not on real BCI scenarios. Prospectively, the full integration of LLM with advanced BCI systems might lead to a big leap forward towards fast, efficient and user-adaptive neurotechnology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最先端の予測言語モデルとBCIの統合に向けた現状と今後の展開について概説する。 自然言語処理(NLP)モデルから最近のLLMまで、様々な改良された予測書込みシステムに至るまで、初期の言語モデルと最近の言語モデルを総合的に概説する。 次に、言語モデルを統合する以前のBCI実装の概要を紹介する。 高速通信と制御を効率的に支援するために,LLMとBCIスペルを併用する可能性について検討した数少ない予備研究について述べる。 最後に,LLMとBCIシステムとの完全統合に向けた課題と限界について論じる。 近年の研究では、LLMとBCIの組み合わせは、運動障害や言語障害、健康な人でも人間とコンピュータの相互作用を大幅に改善する可能性が示唆されている。 特に、GPTのような事前訓練された自己回帰トランスフォーマーモデルでは、並列化、事前学習、微調整を通じて学習することで、より単純な言語モデルを組み込んだ以前のシステムとの通信において、BCIを大幅に改善することを約束している。 実際、様々なモデルの中で、GPT-2はBCIへの統合の優れた候補であることが示されているが、テストは実際のBCIシナリオではなく、シミュレートされた会話にのみ浸透していた。 先進的なBCIシステムとのLLMの完全な統合は、高速で効率的でユーザ適応型のニューロテクノロジーへの大きな飛躍に繋がるかもしれない。

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