論文の概要: Are Large Brainwave Foundation Models Capable Yet? Insights from Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01196v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 21:21:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.934971
• Title: Are Large Brainwave Foundation Models Capable Yet? Insights from Fine-tuning
• Title（参考訳）: 大型脳波ファンデーションモデルはまだ可能か?
• Authors: Na Lee, Konstantinos Barmpas, Yannis Panagakis, Dimitrios Adamos, Nikolaos Laskaris, Stefanos Zafeiriou,
• Abstract要約: 我々は、系統的な微調整実験により、現在の大脳波基礎モデル(LBM)を評価する。 我々の分析によると、最先端のLBMは従来のディープアーキテクチャよりも限界的な改善(0.9%-1.2%)しか得られていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.40603531008809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation Models have demonstrated significant success across various domains in Artificial Intelligence (AI), yet their capabilities for brainwave modeling remain unclear. In this paper, we comprehensively evaluate current Large Brainwave Foundation Models (LBMs) through systematic fine-tuning experiments across multiple Brain-Computer Interface (BCI) benchmark tasks, including memory tasks and sleep stage classification. Our extensive analysis shows that state-of-the-art LBMs achieve only marginal improvements (0.9%-1.2%) over traditional deep architectures while requiring significantly more parameters (millions vs thousands), raising important questions about their efficiency and applicability in BCI contexts. Moreover, through detailed ablation studies and Low-Rank Adaptation (LoRA), we significantly reduce trainable parameters without performance degradation, while demonstrating that architectural and training inefficiencies limit LBMs' current capabilities. Our experiments span both full model fine-tuning and parameter-efficient adaptation techniques, providing insights into optimal training strategies for BCI applications. We pioneer the application of LoRA to LBMs, revealing that performance benefits generally emerge when adapting multiple neural network components simultaneously. These findings highlight the critical need for domain-specific development strategies to advance LBMs, suggesting that current architectures may require redesign to fully leverage the potential of foundation models in brainwave analysis.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは人工知能(AI)の様々な領域で大きな成功を収めてきたが、脳波モデリングの能力はまだ不明である。 本稿では,複数のBrain-Computer Interface (BCI)ベンチマークタスクにおける系統的な微調整実験を通じて,現在の大脳波基礎モデル(LBM)を総合的に評価する。 我々の広範な分析によると、最先端のLBMは、従来のディープアーキテクチャよりも限界的な改善(0.9%-1.2%)しか達成せず、パラメータをはるかに多く(数百万対数千)必要としており、BCIコンテキストにおけるそれらの効率性と適用性に関する重要な疑問が提起されている。 さらに、詳細なアブレーション研究とローランド適応(LoRA)を通じて、性能劣化のないトレーニング可能なパラメータを著しく削減するとともに、アーキテクチャやトレーニングの非効率さがLBMの現在の能力を制限することを示した。 我々の実験は、完全なモデル微調整とパラメータ効率適応技術の両方にまたがっており、BCIアプリケーションのための最適なトレーニング戦略に関する洞察を提供する。 LBMへのLoRAの適用の先駆者であり、複数のニューラルネットワークコンポーネントを同時に適用することで、パフォーマンス上のメリットが一般的に出現することを明らかにする。 これらの知見は、LBMを前進させるためのドメイン固有の開発戦略の重要な必要性を強調しており、脳波解析における基礎モデルの可能性を完全に活用するために、現在のアーキテクチャは再設計を必要とする可能性があることを示唆している。

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