arXiv · NLP· Ruidong Ma, Jisheng Dang, Ronghao Lin, Bimei Wang, Jingwen Zhao, Wenjun Ma, Wei-Shi Zheng, Meng Wang, Qi Tian, Tat-Seng Chua·· 21 小时前AI 评分21
EEG-HealthLLM：用于统一异构 EEG 健康评估的大语言模型层级适配框架
EEG-HealthLLM: Hierarchical Adaptation of Large Language Models for Unified Heterogeneous EEG Health Assessment
AI 导读
EEG-HealthLLM 采用非对称层级适配策略，在异构 EEG 健康评估任务中取得 69.58% 的平均平衡准确率（BAC），优于其他评测方法。 该框架使用任务特定 EEG 适配器保留时空动态，结合注入 LLM 骨干（如 Phi-3）的统一共享 LoRA 实现高效参数共享，相比单任务适配降低 80% 语言侧适配器规模。
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