論文の概要: Leveraging Large Language Models for Mental Health Prediction via Online Text Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14385v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 06:00:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 17:07:11.953733
• Title: Leveraging Large Language Models for Mental Health Prediction via Online Text Data
• Title（参考訳）: オンラインテキストデータを用いた大規模言語モデルを用いたメンタルヘルス予測
• Authors: Xuhai Xu, Bingshen Yao, Yuanzhe Dong, Hong Yu, James Hendler, Anind K. Dey, Dakuo Wang
• Abstract要約: オンラインテキストデータを用いて,様々なメンタルヘルス予測タスクにおける多言語モデル(LLM)の総合評価を行った。 我々は、ゼロショットプロンプト、少数ショットプロンプト、命令微調整など、幅広い実験を行っている。 我々の最も精巧なモデルであるMental-Alpacaは、バランスの取れた精度でGPT-3.5(25倍大きい)を16.7%上回り、最先端のタスク固有モデルと同等の性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.27901228869122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent technology boost of large language models (LLMs) has empowered a variety of applications. However, there is very little research on understanding and improving LLMs' capability for the mental health domain. In this work, we present the first comprehensive evaluation of multiple LLMs, including Alpaca, Alpaca-LoRA, and GPT-3.5, on various mental health prediction tasks via online text data. We conduct a wide range of experiments, covering zero-shot prompting, few-shot prompting, and instruction finetuning. The results indicate the promising yet limited performance of LLMs with zero-shot and few-shot prompt designs for mental health tasks. More importantly, our experiments show that instruction finetuning can significantly boost the performance of LLMs for all tasks simultaneously. Our best-finetuned model, Mental-Alpaca, outperforms GPT-3.5 (25 times bigger) by 16.7\% on balanced accuracy and performs on par with the state-of-the-art task-specific model. We summarize our findings into a set of action guidelines for future researchers, engineers, and practitioners on how to empower LLMs with better mental health domain knowledge and become an expert in mental health prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル(LLM)の技術強化は、様々なアプリケーションに力を与えている。 しかし、精神保健領域におけるLSMの能力の理解と改善に関する研究はほとんどない。 本研究は,アルパカ,アルパカ-ロラ,GPT-3.5を含む複数のLSMの様々なメンタルヘルス予測タスクにおけるオンラインテキストデータによる総合的な評価である。 ゼロショットプロンプト,少数ショットプロンプト,インストラクションの微調整など,幅広い実験を実施した。 その結果、ゼロショットと数ショットのプロンプトを持つLSMの有望な性能は、メンタルヘルスタスクのための設計であることがわかった。 さらに重要なことは、命令の微調整が全てのタスクに対するLLMの性能を同時に向上させることを示すことである。 我々の最も精巧なモデルであるMental-Alpacaは、バランスの取れた精度でGPT-3.5(25倍)を16.7%上回り、最先端のタスク特化モデルと同等に動作します。 我々は,今後の研究者,技術者,実践者に対して,llmによりよいメンタルヘルス領域知識を付与し,メンタルヘルス予測タスクの専門家となるための一連の行動ガイドラインをまとめる。

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