Fugu-MT 論文翻訳(概要): Chain of Empathy: Enhancing Empathetic Response of Large Language Models Based on Psychotherapy Models

論文の概要: Chain of Empathy: Enhancing Empathetic Response of Large Language Models Based on Psychotherapy Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04915v2
Date: Thu, 14 Dec 2023 01:30:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-16 03:43:01.143155
Title: Chain of Empathy: Enhancing Empathetic Response of Large Language Models Based on Psychotherapy Models
Title（参考訳）: 共感の連鎖--精神療法モデルに基づく大規模言語モデルの共感応答の増強
Authors: Yoon Kyung Lee, Inju Lee, Minjung Shin, Seoyeon Bae, Sowon Hahn
Abstract要約: 本稿では,心理療法の知見を活かして,大規模言語モデル(LLM)を誘導し,人間の感情状態を理解する新しい方法である「共感の連鎖(CoE)」を提案する。この方法は認知行動療法(CBT)、弁証的行動療法(DBT)、人中心療法(PCT)、現実療法(RT)など様々な心理療法のアプローチにインスパイアされている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.874893537471256
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We present a novel method, the Chain of Empathy (CoE) prompting, that utilizes insights from psychotherapy to induce Large Language Models (LLMs) to reason about human emotional states. This method is inspired by various psychotherapy approaches including Cognitive Behavioral Therapy (CBT), Dialectical Behavior Therapy (DBT), Person Centered Therapy (PCT), and Reality Therapy (RT), each leading to different patterns of interpreting clients' mental states. LLMs without reasoning generated predominantly exploratory responses. However, when LLMs used CoE reasoning, we found a more comprehensive range of empathetic responses aligned with the different reasoning patterns of each psychotherapy model. The CBT based CoE resulted in the most balanced generation of empathetic responses. The findings underscore the importance of understanding the emotional context and how it affects human and AI communication. Our research contributes to understanding how psychotherapeutic models can be incorporated into LLMs, facilitating the development of context-specific, safer, and empathetic AI.
Abstract（参考訳）: 本稿では,心理療法の知見を活かして,大規模言語モデル(LLM)を誘導し,人間の感情状態を理解する新しい方法である共感の連鎖(CoE)を提案する。この方法は、認知行動療法(CBT)、弁証的行動療法(DBT)、人中心療法(PCT)、現実療法(RT)といった様々な心理療法のアプローチにインスパイアされ、それぞれがクライアントの精神状態を解釈する様々なパターンへと導かれる。推論のないLLMは、主に探索的な応答を生み出した。しかし, LLMがCoE推論を用いた場合, それぞれの心理療法モデルの異なる推論パターンに合わせた, より包括的な共感反応が認められた。 CBTをベースとしたCoEは最もバランスの取れた共感反応を生み出した。この調査結果は、感情的文脈を理解することの重要性と、それが人間とAIコミュニケーションにどのように影響するかを強調している。我々の研究は、精神療法モデルをLLMに組み込む方法の理解に寄与し、文脈固有の、より安全で共感的なAIの開発を促進する。

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