論文の概要: Rethinking Large Language Models in Mental Health Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11267v1
- Date: Sun, 19 Nov 2023 08:40:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 21:24:03.211104
- Title: Rethinking Large Language Models in Mental Health Applications
- Title(参考訳): メンタルヘルスアプリケーションにおける大規模言語モデルの再考
- Authors: Shaoxiong Ji and Tianlin Zhang and Kailai Yang and Sophia Ananiadou
and Erik Cambria
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスにおいて貴重な資産となっている。
本稿では,精神保健分野におけるLSMの利用について考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.21805311812548
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have become valuable assets in mental health,
showing promise in both classification tasks and counseling applications. This
paper offers a perspective on using LLMs in mental health applications. It
discusses the instability of generative models for prediction and the potential
for generating hallucinatory outputs, underscoring the need for ongoing audits
and evaluations to maintain their reliability and dependability. The paper also
distinguishes between the often interchangeable terms ``explainability'' and
``interpretability'', advocating for developing inherently interpretable
methods instead of relying on potentially hallucinated self-explanations
generated by LLMs. Despite the advancements in LLMs, human counselors'
empathetic understanding, nuanced interpretation, and contextual awareness
remain irreplaceable in the sensitive and complex realm of mental health
counseling. The use of LLMs should be approached with a judicious and
considerate mindset, viewing them as tools that complement human expertise
rather than seeking to replace it.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)はメンタルヘルスにおいて貴重な資産となり、分類タスクとカウンセリングアプリケーションの両方において有望である。
本稿では,精神保健分野におけるLSMの利用について考察する。
予測のための生成モデルの不安定性と幻覚的なアウトプットを生成する可能性について論じ、その信頼性と信頼性を維持するために継続する監査と評価の必要性を強調する。
この論文は、しばしば交換可能な『説明可能性』と『解釈可能性』を区別し、LLMが生み出す潜在的幻覚的自己説明に頼るのではなく、本質的に解釈可能な方法を開発することを提唱している。
LLMの進歩にもかかわらず、人間のカウンセラーの共感的理解、ニュアンスド解釈、文脈認識は、精神保健カウンセリングのセンシティブで複雑な領域では相容れないままである。
LLMの使用は、それを置き換えようとするのではなく、人間の専門知識を補完するツールと見なして、司法的かつ思慮深い考え方でアプローチされるべきである。
関連論文リスト
- Large Language Models are Capable of Offering Cognitive Reappraisal, if Guided [38.11184388388781]
大規模言語モデル(LLM)は感情的サポートの新しい機会を提供する。
この研究は、認知的再評価に取り組み、第一歩を踏み出す。
我々は、認知的再評価反応を生成するLLMのゼロショット能力について、第一種専門家による評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T17:56:30Z) - LLM Agents for Psychology: A Study on Gamified Assessments [71.08193163042107]
心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。
心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T18:00:30Z) - Towards Uncovering How Large Language Model Works: An Explainability Perspective [38.07611356855978]
大規模言語モデル(LLM)は言語タスクのブレークスルーをもたらしたが、その顕著な一般化と推論能力を実現する内部メカニズムは不透明のままである。
本稿では,LLM機能の基礎となるメカニズムを,説明可能性のレンズを通して明らかにすることを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T13:46:06Z) - Challenges of Large Language Models for Mental Health Counseling [4.604003661048267]
世界のメンタルヘルス危機は、精神疾患の急速な増加、限られた資源、治療を求める社会的便宜によって悪化している。
メンタルヘルス領域における大規模言語モデル(LLM)の適用は、提供された情報の正確性、有効性、信頼性に関する懸念を提起する。
本稿では, モデル幻覚, 解釈可能性, バイアス, プライバシ, 臨床効果など, 心理カウンセリングのためのLSMの開発に伴う課題について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T08:56:41Z) - Large Language Models: The Need for Nuance in Current Debates and a
Pragmatic Perspective on Understanding [1.3654846342364308]
LLM(Large Language Models)は、文法的に正しい、流動的なテキストを生成する能力において、非並列である。
本論文は,LLM能力の批判において再発する3点を批判的に評価する。
LLMにおける現実の理解と意図の問題に関する実践的な視点を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T15:51:04Z) - Towards Mitigating Hallucination in Large Language Models via
Self-Reflection [63.2543947174318]
大規模言語モデル(LLM)は、質問応答(QA)タスクを含む生成的および知識集約的なタスクを約束している。
本稿では,広範に採用されているLCMとデータセットを用いた医療再生QAシステムにおける幻覚現象を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T03:05:44Z) - Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations? [68.60618778027694]
本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。
より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。
この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T09:23:46Z) - Revisiting the Reliability of Psychological Scales on Large Language
Models [66.31055885857062]
本研究では,人格評価を大規模言語モデル(LLM)に適用する際の信頼性について検討する。
LLMのパーソナライズに光を当てることで、この分野での今後の探索の道を開くことに努める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T15:03:28Z) - Large Language Models are In-Context Semantic Reasoners rather than
Symbolic Reasoners [75.85554779782048]
大規模言語モデル(LLM)は、近年、自然言語と機械学習コミュニティを興奮させています。
多くの成功を収めたアプリケーションにもかかわらず、そのようなコンテキスト内機能の基盤となるメカニズムはまだ不明である。
本研究では,学習した言語トークンのテクストセマンティクスが推論過程において最も重い処理を行うと仮定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T07:33:34Z) - 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。