論文の概要: CBT-LLM: A Chinese Large Language Model for Cognitive Behavioral Therapy-based Mental Health Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16008v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 04:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 20:12:47.713270
• Title: CBT-LLM: A Chinese Large Language Model for Cognitive Behavioral Therapy-based Mental Health Question Answering
• Title（参考訳）: CBT-LLM:認知行動療法に基づくメンタルヘルス質問応答のための中国語大言語モデル
• Authors: Hongbin Na,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルによる心理的支援の精度と有効性を高めるための新しいアプローチを提案する。 我々は認知行動療法(CBT)の原理に基づく特定のプロンプトを設計し、CBT QAデータセットを作成した。 CBT-LLMは認知行動療法に特化して設計された大規模言語モデルである。
• 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: The recent advancements in artificial intelligence highlight the potential of language models in psychological health support. While models trained on data from mental health service platform have achieved preliminary success, challenges persist in areas such as data scarcity, quality, and ensuring a solid foundation in psychological techniques. To address these challenges, this study introduces a novel approach to enhance the precision and efficacy of psychological support through large language models. Specifically, we design a specific prompt derived from principles of Cognitive Behavioral Therapy (CBT) and have generated the CBT QA dataset, specifically for Chinese psychological health Q&A based on CBT structured intervention strategies. Unlike previous methods, our dataset emphasizes professional and structured response. Utilizing this dataset, we fine-tuned the large language model, giving birth to CBT-LLM, the large-scale language model specifically designed for Cognitive Behavioral Therapy techniques. Empirical evaluations demonstrate that CBT-LLM excels in generating structured, professional, and highly relevant responses in psychological health support tasks, showcasing its practicality and quality. The model is available on Hugging Face: https://huggingface.co/Hongbin37/CBT-LLM.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の最近の進歩は、心理学的健康支援における言語モデルの可能性を強調している。 メンタルヘルスサービスプラットフォームからのデータに基づいてトレーニングされたモデルは、予備的な成功をおさめているが、データの不足、品質、心理的技法の確立といった領域では課題が続いている。 これらの課題に対処するために,大規模言語モデルによる心理的支援の精度と有効性を高める新しいアプローチを提案する。 具体的には、認知行動療法(CBT)の原則から派生した特定のプロンプトを設計し、CBT構造化介入戦略に基づく中国の心理的健康Q&AのためのCBT QAデータセットを作成した。 従来の手法とは異なり、我々のデータセットは専門的かつ構造化された応答を強調する。 このデータセットを用いて,認知行動療法に特化して設計された大規模言語モデルであるCBT-LLMを生み出した。 経験的評価では, CBT-LLMは, 心理的健康支援タスクにおいて, 構造化された, 専門的で, 極めて関連性の高い応答を生じさせ, 実用性と品質を示す。 Hugging Face: https://huggingface.co/Hongbin37/CBT-LLM.com(英語)

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