論文の概要: Psy-LLM: Scaling up Global Mental Health Psychological Services with
AI-based Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11991v2
- Date: Fri, 1 Sep 2023 04:52:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-04 16:21:04.222745
- Title: Psy-LLM: Scaling up Global Mental Health Psychological Services with
AI-based Large Language Models
- Title(参考訳): Psy-LLM: AIに基づく大規模言語モデルによるグローバルメンタルヘルス心理学サービスのスケールアップ
- Authors: Tin Lai, Yukun Shi, Zicong Du, Jiajie Wu, Ken Fu, Yichao Dou, Ziqi
Wang
- Abstract要約: Psy-LLMフレームワークは、大規模言語モデルを利用したAIベースのツールである。
我々のフレームワークは、トレーニング済みのLLMと心理学者や広範囲にクロールされた心理学記事の現実のプロフェッショナルQ&Aを組み合わせる。
医療専門家のためのフロントエンドツールとして機能し、即時対応とマインドフルネス活動を提供して患者のストレスを軽減する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.650517404744655
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The demand for psychological counselling has grown significantly in recent
years, particularly with the global outbreak of COVID-19, which has heightened
the need for timely and professional mental health support. Online
psychological counselling has emerged as the predominant mode of providing
services in response to this demand. In this study, we propose the Psy-LLM
framework, an AI-based assistive tool leveraging Large Language Models (LLMs)
for question-answering in psychological consultation settings to ease the
demand for mental health professions. Our framework combines pre-trained LLMs
with real-world professional Q\&A from psychologists and extensively crawled
psychological articles. The Psy-LLM framework serves as a front-end tool for
healthcare professionals, allowing them to provide immediate responses and
mindfulness activities to alleviate patient stress. Additionally, it functions
as a screening tool to identify urgent cases requiring further assistance. We
evaluated the framework using intrinsic metrics, such as perplexity, and
extrinsic evaluation metrics, with human participant assessments of response
helpfulness, fluency, relevance, and logic. The results demonstrate the
effectiveness of the Psy-LLM framework in generating coherent and relevant
answers to psychological questions. This article discusses the potential and
limitations of using large language models to enhance mental health support
through AI technologies.
- Abstract(参考訳): 心理カウンセリングの需要は近年大きく伸びており、特に世界的な新型コロナウイルスの感染拡大により、タイムリーで専門的なメンタルヘルス支援の必要性が高まっている。
オンラインの心理的カウンセリングは、この需要に応えてサービスを提供する主要な手段として浮上している。
本研究では,心理学的コンサルテーションにおける質問応答のための大規模言語モデル(llm)を活用したaiベースの支援ツールであるpsy-llmフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、トレーニング済みのLLMと心理学者や広範囲にクロールされた心理学記事の現実のプロフェッショナルQ&Aを組み合わせる。
Psy-LLMフレームワークは医療専門家のためのフロントエンドツールとして機能し、患者のストレスを軽減するために即時対応とマインドフルネス活動を提供する。
さらに、さらなる支援を必要とする緊急ケースを特定するためのスクリーニングツールとしても機能する。
提案手法は,過度,外因性評価などの内因性指標を用いて評価し,応答有用性,流布性,妥当性,論理的評価を行った。
その結果,Psy-LLMフレームワークが心理的質問に対する一貫性と関連する回答を生成する効果が示された。
本稿では、ai技術によるメンタルヘルスサポートを強化するために、大規模言語モデルを使用する可能性と限界について論じる。
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