論文の概要: Psychological Assessments with Large Language Models: A Privacy-Focused
and Cost-Effective Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03435v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 19:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 18:25:51.681763
- Title: Psychological Assessments with Large Language Models: A Privacy-Focused
and Cost-Effective Approach
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる心理的評価--プライバシーに焦点をあてた費用効果のアプローチ
- Authors: Sergi Blanco-Cuaresma
- Abstract要約: 本研究では,Redditユーザからのテキストコメントの分析にLLM(Large Language Models)を用いることを検討した。
この作業は、ローカルで実行できる“オープンソース”なLLMを使用することで、データのプライバシが向上する。
その単純さにもかかわらず、評価指標は優れた結果を示しており、プライバシーを重視し、コスト効果の高いアプローチである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study explores the use of Large Language Models (LLMs) to analyze text
comments from Reddit users, aiming to achieve two primary objectives: firstly,
to pinpoint critical excerpts that support a predefined psychological
assessment of suicidal risk; and secondly, to summarize the material to
substantiate the preassigned suicidal risk level. The work is circumscribed to
the use of "open-source" LLMs that can be run locally, thereby enhancing data
privacy. Furthermore, it prioritizes models with low computational
requirements, making it accessible to both individuals and institutions
operating on limited computing budgets. The implemented strategy only relies on
a carefully crafted prompt and a grammar to guide the LLM's text completion.
Despite its simplicity, the evaluation metrics show outstanding results, making
it a valuable privacy-focused and cost-effective approach. This work is part of
the Computational Linguistics and Clinical Psychology (CLPsych) 2024 shared
task.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,Reddit利用者のテキストコメントの分析にLarge Language Models (LLMs) を用いており,まず,自殺リスクの心理的評価を支持する重要な抜粋を指摘し,さらに,事前に設定された自殺リスクレベルを裏付ける資料を要約する。
この作業は、ローカルで実行できる“オープンソース”なLLMを使用することで、データのプライバシが向上する。
さらに、計算量の低いモデルを優先し、限られた計算予算で運用する個人と機関の両方にアクセスできるようにする。
実装された戦略は、LLMのテキスト補完を導くために、慎重に作られたプロンプトと文法にのみ依存する。
そのシンプルさにもかかわらず、評価指標は優れた結果を示し、価値あるプライバシー重視でコスト効率の良いアプローチとなっている。
この研究は、computational linguistics and clinical psychology (clpsych) 2024の共有タスクの一部である。
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