利用大型语言模型进行多级反馈生成以赋予新手同行辅导员能力
当代社交媒体领域中,用户表达负面情绪的数量惊人,其中一部分表现为强烈的自杀意向。因此,需要训练有素的心理咨询师进行有效的心理干预。然而,这些专业人员的培养通常是一项重要但耗时的任务,因此,调动非专业人员或志愿者在这方面的能力成为一个紧迫的问题。这篇论文介绍了一种基于大型语言模型构建的新模型,完全协助非专业人员在在线用户对话中提供心理干预。该框架使得以有意义的方式利用非专业心理咨询师的能力成为可能。通过对十名专业心理咨询师的综合研究,评估了该系统在五个关键维度上的效果。研究结果证实我们的系统能够相对准确地分析患者的问题并提供专业水平的策略建议,从而增强非专业人员的支持。这项研究为大型语言模型在心理学领域的应用提供了有力的验证,并为基于社区的心理健康支持奠定了基础。
Aug, 2023
本文探讨了大型语言模型在心理咨询中的应用,通过专用提示信息来提高其在提供共情、相关和支持性回应方面的性能,研究结果表明我们的训练模型优于几个基线模型,凸显其作为可扩展且易于获取的心理健康支持工具的潜力。
Jun, 2024
研究表明,学习者参与制作解释以支持他们的推理过程,对学习有积极影响。本文介绍了两种方法,可供教师在在线课程中提供实时反馈,并介绍了采用大型语言模型促进的命名实体识别的增强方法的进展。
Jun, 2023
ChatCounselor 是一种基于真实心理咨询对话构建的大型语言模型解决方案,它拥有专业心理学知识和咨询技巧,在咨询工作中具备专门化的能力;使用心理咨询评估的七个指标作为依据,通过 GPT-4 和精心设计的提示进行训练,ChatCounselor 在实际咨询问题上的表现超越了开源模型,接近于 ChatGPT,展示了通过高质量领域特定数据获得的模型能力的显著增强。
Sep, 2023
本研究通过比较五款大型语言模型(LLMs)生成的相应和传统对话系统及人工生成的相应,发现 LLMs 在大多数情景中表现出更高的同理心,从而探索并验证 LLMs 在模拟心理咨询对话中生成同理心回应的能力。
Oct, 2023
为了解决大型语言模型在引文、正确性和流畅度方面存在的问题,本研究通过构建数据集、引入自动化反馈机制和反馈学习循环,成功提高了 ChatGPT 的引文和流畅度指标,并保持高水平的正确性。
Sep, 2023
提出了一个系统的方法,用于检验领域知识和大型语言模型在代表危机辅导员与求助者之间的对话时的表现,结果表明领域知识和语言模型生成的特征能够更好地描述咨询对话。
Feb, 2024
使用大型语言模型(LLMs)辅助心理咨询是一个重要但具有挑战性的任务。我们提出了 CPsyCoun,一个面向中文心理咨询的基于报告的多轮对话重构和评估框架,旨在弥补现有数据集在咨询知识方面的不足,以及自动评估心理咨询过程中的多轮对话。竞争实验结果表明了我们提出的框架在心理咨询中的有效性。我们开源数据集和模型供将来的研究使用。
May, 2024
通过角色扮演情景中,由专家心理咨询师提供咨询对话的数据,标注咨询师的意图,并通过第三方咨询师的评估,发现 GPT-4 生成的回答在咨询对话数据中与人类咨询师的回答具有竞争力。
Feb, 2024
我们提出了一个使用大型语言模型将单轮心理疗法咨询会话转化为多轮交互的流程,通过信息提取和多轮咨询生成两个主要步骤,显著提高了大型语言模型在心理健康咨询方面生成高质量多轮对话的能力。
Jun, 2024