論文の概要: SoulChat: Improving LLMs' Empathy, Listening, and Comfort Abilities through Fine-tuning with Multi-turn Empathy Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00273v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 03:49:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 14:55:19.893514
• Title: SoulChat: Improving LLMs' Empathy, Listening, and Comfort Abilities through Fine-tuning with Multi-turn Empathy Conversations
• Title（参考訳）: SoulChat:マルチターン共感会話による微調整によるLLMの共感、聞き取り、快適性の向上
• Authors: Yirong Chen, Xiaofen Xing, Jingkai Lin, Huimin Zheng, Zhenyu Wang, Qi Liu, Xiangmin Xu
• Abstract要約: 心理学的なカウンセリングの分野で大きな言語モデルを適用する場合、彼らはしばしば普遍的なアドバイスを提供する。 我々は200万以上のサンプルからなるマルチターン共感的会話データセットを構築した。 複数回対話履歴を用いて微調整すると,LLMの共感能力が著しく向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.11368665202549
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been widely applied in various fields due to their excellent capability for memorizing knowledge and chain of thought (CoT). When these language models are applied in the field of psychological counseling, they often rush to provide universal advice. However, when users seek psychological support, they need to gain empathy, trust, understanding and comfort, rather than just reasonable advice. To this end, we constructed a multi-turn empathetic conversation dataset of more than 2 million samples, in which the input is the multi-turn conversation context, and the target is empathetic responses that cover expressions such as questioning, comfort, recognition, listening, trust, emotional support, etc. Experiments have shown that the empathy ability of LLMs can be significantly enhanced when finetuning by using multi-turn dialogue history and responses that are closer to the expression of a psychological consultant.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は知識と思考の連鎖(CoT)を記憶する優れた能力のため、様々な分野で広く応用されている。 これらの言語モデルが心理学的カウンセリングの分野に適用されるとき、彼らはしばしば普遍的なアドバイスを提供する。 しかし、ユーザーが心理的支援を求めるとき、単に合理的なアドバイスではなく、共感、信頼、理解、快適さを得る必要がある。 この目的のために,200万以上のサンプルからなるマルチターン共感的会話データセットを構築し,その入力はマルチターン会話コンテキストであり,ターゲットは質問,快適性,認識,聴取,信頼,情緒的支援などの表現をカバーする共感的応答である。 複数回対話履歴と心理コンサルタントの表現に近い反応を用いて微調整を行うと,LLMの共感能力が著しく向上することが実験的に示されている。

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