論文の概要: PsyEval: A Comprehensive Large Language Model Evaluation Benchmark for Mental Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09189v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 18:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 14:41:08.079373
• Title: PsyEval: A Comprehensive Large Language Model Evaluation Benchmark for Mental Health
• Title（参考訳）: PsyEval: メンタルヘルスのための総合的な大規模言語モデル評価ベンチマーク
• Authors: Haoan Jin, Siyuan Chen, Mengyue Wu, Kenny Q. Zhu
• Abstract要約: メンタルヘルス領域の特徴に合わせた,最初の総合的なベンチマークを紹介する。 このベンチマークは、合計6つのサブタスクを含み、3次元をカバーする。 我々は,ベンチマークを用いて,合計8つの高度なLCMを総合的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.34080498780955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, there has been a growing interest in utilizing large language models (LLMs) in mental health research, with studies showcasing their remarkable capabilities, such as disease detection. However, there is currently a lack of a comprehensive benchmark for evaluating the capability of LLMs in this domain. Therefore, we address this gap by introducing the first comprehensive benchmark tailored to the unique characteristics of the mental health domain. This benchmark encompasses a total of six sub-tasks, covering three dimensions, to systematically assess the capabilities of LLMs in the realm of mental health. We have designed corresponding concise prompts for each sub-task. And we comprehensively evaluate a total of eight advanced LLMs using our benchmark. Experiment results not only demonstrate significant room for improvement in current LLMs concerning mental health but also unveil potential directions for future model optimization.
• Abstract（参考訳）: 近年,精神保健研究における大規模言語モデル(LLM)の利用に対する関心が高まっており,疾患検出などの顕著な能力を示す研究が行われている。 しかし、現時点では、この領域でLLMの能力を評価するための包括的なベンチマークがない。 そこで本研究では,メンタルヘルス領域の特徴に合わせた,最初の総合的なベンチマークを導入することで,このギャップに対処する。 このベンチマークは、メンタルヘルスの領域におけるLSMの能力を体系的に評価するために、3次元をカバーする合計6つのサブタスクを含んでいる。 サブタスクごとに対応する簡潔なプロンプトを設計した。 また,このベンチマークを用いて,合計8つの高度なLCMを総合的に評価した。 実験の結果、メンタルヘルスに関する現在のllmの改善の余地が明らかになるだけでなく、将来のモデル最適化の可能性も明らかにされた。

関連論文リスト

• Is your LLM trapped in a Mental Set? Investigative study on how mental sets affect the reasoning capabilities of LLMs [8.920202114368843]
  本稿では,心的セットがLLMの推論能力に与える影響について検討する。 メンタル・セット(Mental Sets)とは、以前成功していた戦略が非効率になったとしても継続する傾向を指す。 Llama-3.1-8B-インストラクト、Llama-3.1-70B-インストラクト、GPT-4oのようなメンタルセットの存在下でのLLMモデルの性能を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-21T02:29:15Z)
• LlaMADRS: Prompting Large Language Models for Interview-Based Depression Assessment [75.44934940580112]
  LlaMADRSは、オープンソースのLarge Language Models(LLM)を利用して、うつ病の重症度評価を自動化する新しいフレームワークである。 本研究は,クリニカルインタヴューの解釈・スコアリングにおけるモデル指導のために,慎重に設計された手がかりを用いたゼロショットプロンプト戦略を用いている。 実世界における236件のインタビューを対象とし,臨床評価と強い相関性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T08:49:04Z)
• PsycoLLM: Enhancing LLM for Psychological Understanding and Evaluation [32.40846713004979]
  PsycoLLMは、提案された高品質な心理的データセットに基づいて訓練されている。 このプロセスは、オンラインプラットフォームから抽出された現実世界の心理的背景によって強化される。 中国における信頼性心理学的カウンセリング試験に基づく総合心理学的ベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T08:25:56Z)
• Quantifying AI Psychology: A Psychometrics Benchmark for Large Language Models [57.518784855080334]
  大きな言語モデル(LLM)は例外的なタスク解決能力を示しており、人間に似た役割を担っている。 本稿では,LLMにおける心理学的次元を調査するための枠組みとして,心理学的識別,評価データセットのキュレーション,結果検証による評価について述べる。 本研究では,個性,価値観,感情,心の理論,モチベーション,知性の6つの心理学的側面を網羅した総合的心理測定ベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T16:09:08Z)
• LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment [49.1574468325115]
  大規模言語モデル(LLM)を用いて、非構造的心理面接を、様々な精神科領域と人格領域にまたがる構造化された質問票に変換する。 得られた回答は、うつ病の標準化された精神医学的指標(PHQ-8)とPTSD(PCL-C)の予測に使用される特徴として符号化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T09:03:11Z)
• Exploring the Efficacy of Large Language Models in Summarizing Mental Health Counseling Sessions: A Benchmark Study [17.32433545370711]
  セッションの包括的な要約は、メンタルヘルスカウンセリングにおいて効果的な継続を可能にする。 手動要約は、専門家の注意をコアカウンセリングプロセスから逸脱させ、重要な課題を呈する。 本研究は、治療セッションの様々な構成要素を選択的に要約する上で、最先端の大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T11:29:47Z)
• F-Eval: Assessing Fundamental Abilities with Refined Evaluation Methods [102.98899881389211]
  F-Evalは、表現、常識、論理などの基本能力を評価するためのバイリンガル評価ベンチマークである。 参照不要な主観的タスクに対しては,APIモデルによるスコアの代替として,新たな評価手法を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T13:55:32Z)
• Mental-LLM: Leveraging Large Language Models for Mental Health Prediction via Online Text Data [42.965788205842465]
  本稿では,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)の包括的評価について述べる。 ゼロショットプロンプト、少数ショットプロンプト、微調整を含む実験を行う。 我々の最も精巧なモデルであるMental-AlpacaとMental-FLAN-T5は、バランスの取れた精度でGPT-3.5を10.9%上回り、GPT-4(250倍、150倍)を4.8%上回りました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T06:00:50Z)
• Revisiting the Reliability of Psychological Scales on Large Language Models [62.57981196992073]
  本研究の目的は,大規模言語モデルにパーソナリティアセスメントを適用することの信頼性を明らかにすることである。 GPT-3.5、GPT-4、Gemini-Pro、LLaMA-3.1などのモデル毎の2,500設定の分析により、様々なLCMがビッグファイブインベントリに応答して一貫性を示すことが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T15:03:28Z)
• Towards Interpretable Mental Health Analysis with Large Language Models [27.776003210275608]
  大規模言語モデル(LLM)のメンタルヘルス分析と感情的推論能力は,5つのタスクにまたがる11のデータセット上で評価した。 本研究は, 精神保健分析のためのLCMについて, それぞれの意思決定に関する説明を提示するように指示することで, 解釈可能な精神保健分析を行う。 得られた説明の質を評価するために、厳密な人的評価を伝達し、163の人的評価による新しいデータセットを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T19:53:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。