論文の概要: FinchGPT: a Transformer based language model for birdsong analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00344v1
- Date: Sat, 01 Feb 2025 07:06:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:00:34.992782
- Title: FinchGPT: a Transformer based language model for birdsong analysis
- Title（参考訳）: 鳥音解析のためのトランスフォーマーに基づく言語モデルFinchGPT
- Authors: Kosei Kobayashi, Kosuke Matsuzaki, Masaya Taniguchi, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui, Kentaro Abe,
- Abstract要約: トークン間の長距離依存関係は、人間の言語の定義指標である。
本研究では,ベンガル・フィンチ(Ronchura striata domestica)の歌の分析にTransformerアーキテクチャを用いた。
鳥の音のテキスト化コーパスで学習したトランスフォーマーベースモデルであるFinchGPTを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.273645850815207
- License:
- Abstract: The long-range dependencies among the tokens, which originate from hierarchical structures, are a defining hallmark of human language. However, whether similar dependencies exist within the sequential vocalization of non-human animals remains a topic of investigation. Transformer architectures, known for their ability to model long-range dependencies among tokens, provide a powerful tool for investigating this phenomenon. In this study, we employed the Transformer architecture to analyze the songs of Bengalese finch (Lonchura striata domestica), which are characterized by their highly variable and complex syllable sequences. To this end, we developed FinchGPT, a Transformer-based model trained on a textualized corpus of birdsongs, which outperformed other architecture models in this domain. Attention weight analysis revealed that FinchGPT effectively captures long-range dependencies within syllables sequences. Furthermore, reverse engineering approaches demonstrated the impact of computational and biological manipulations on its performance: restricting FinchGPT's attention span and disrupting birdsong syntax through the ablation of specific brain nuclei markedly influenced the model's outputs. Our study highlights the transformative potential of large language models (LLMs) in deciphering the complexities of animal vocalizations, offering a novel framework for exploring the structural properties of non-human communication systems while shedding light on the computational distinctions between biological brains and artificial neural networks.
- Abstract（参考訳）: トークン間の長距離依存関係は階層構造に由来するもので、人間の言語の定義的特徴である。
しかし、人間以外の動物の声の連続的発声に類似した依存関係が存在するかどうかについては、依然として調査の対象となっている。
トークン間の長距離依存関係をモデル化できることで知られるトランスフォーマーアーキテクチャは、この現象を調査するための強力なツールを提供する。
本研究ではトランスフォーマーアーキテクチャを用いてベンガル・フィンチ(Ronchura striata domestica)の歌を解析した。
そこで我々は,鳥の音のテキスト化コーパスをトレーニングしたトランスフォーマーベースモデルであるFinchGPTを開発した。
注意重み解析により、フィンチGPTは音節列内の長距離依存を効果的に捉えていることが明らかとなった。
さらに、逆エンジニアリングアプローチは、計算と生物学的操作がパフォーマンスに与える影響を実証した:フィンチGPTの注意範囲を制限し、特定の脳核のアブレーションによって鳥の構文を乱す。
本研究は,動物発声の複雑さを解明する上で,大規模言語モデル (LLM) の変換可能性を強調し,生体脳と人工ニューラルネットワークの計算的区別に光を当てつつ,非人間のコミュニケーションシステムの構造的特性を探求する新たな枠組みを提供する。
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