연구진이 수면 생리학적 신호의 표현 학습에 다음 토큰 예측이 효과적임을 입증했어요. Hypnos 모델은 EEG, 심전도 등 8개 센싱 모달리티를 활용해 2만 건 이상의 수면 다원 기록 데이터로 학습됐어요. Hypnos는 기존 모델 대비 다양한 벤치마크에서 성능을 능가하며, 수면 단계 분류에서 지도 학습 기반 모델과 유사한 성능을 보였어요.
Hypnos는 수면 단계 분류 외에도, 심전도 기반 모델보다 전심방세동 감지 성능이 뛰어났으며, 이는 일상적인 생리학적 데이터에도 일반화 가능성을 보여줘요.