論文の概要: Comparing the Efficacy of GPT-4 and Chat-GPT in Mental Health Care: A Blind Assessment of Large Language Models for Psychological Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09300v1
• Date: Wed, 15 May 2024 12:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 13:26:38.697660
• Title: Comparing the Efficacy of GPT-4 and Chat-GPT in Mental Health Care: A Blind Assessment of Large Language Models for Psychological Support
• Title（参考訳）: メンタルヘルスにおける GPT-4 と Chat-GPT の有効性の比較 : 心理支援のための大規模言語モデルの盲点評価
• Authors: Birger Moell,
• Abstract要約: GPT-4とChat-GPTの2つの大きな言語モデルが18種類の心理的刺激に反応して試験された。 GPT-4は10点中8.29点、Chat-GPTは6.52点だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Rapid advancements in natural language processing have led to the development of large language models with the potential to revolutionize mental health care. These models have shown promise in assisting clinicians and providing support to individuals experiencing various psychological challenges. Objective: This study aims to compare the performance of two large language models, GPT-4 and Chat-GPT, in responding to a set of 18 psychological prompts, to assess their potential applicability in mental health care settings. Methods: A blind methodology was employed, with a clinical psychologist evaluating the models' responses without knowledge of their origins. The prompts encompassed a diverse range of mental health topics, including depression, anxiety, and trauma, to ensure a comprehensive assessment. Results: The results demonstrated a significant difference in performance between the two models (p > 0.05). GPT-4 achieved an average rating of 8.29 out of 10, while Chat-GPT received an average rating of 6.52. The clinical psychologist's evaluation suggested that GPT-4 was more effective at generating clinically relevant and empathetic responses, thereby providing better support and guidance to potential users. Conclusions: This study contributes to the growing body of literature on the applicability of large language models in mental health care settings. The findings underscore the importance of continued research and development in the field to optimize these models for clinical use. Further investigation is necessary to understand the specific factors underlying the performance differences between the two models and to explore their generalizability across various populations and mental health conditions.
• Abstract（参考訳）: 背景: 自然言語処理の急速な進歩は、メンタルヘルスに革命をもたらす可能性のある大きな言語モデルの開発につながった。 これらのモデルは、臨床医を支援し、様々な心理的課題を経験する個人を支援することを約束している。 目的: 本研究は, GPT-4 と Chat-GPT の2つの大言語モデルの性能を比較し, 精神医療における適用可能性を評価することを目的としている。 方法: ブラインド方法論を用いて, 臨床心理学者がモデル応答を, 起源を知らずに評価した。 このプロンプトには、うつ病、不安、外傷など様々なメンタルヘルスのトピックが含まれており、総合的な評価を確実にしている。 結果: 2モデル間の性能に有意な差が認められた(p > 0.05)。 GPT-4は10点中8.29点、Chat-GPTは6.52点だった。 臨床心理学者の評価では、GPT-4は臨床的に関連性があり共感的な反応を発生させるのに効果的であることが示唆され、潜在的ユーザへのより良いサポートとガイダンスが提供された。 結論:本研究は,メンタルヘルス設定における大規模言語モデルの適用性に関する文献の育成に寄与する。 この結果は、これらのモデルを臨床用途に最適化するために、この分野における継続的な研究と開発の重要性を浮き彫りにした。 さらに,2つのモデル間の性能差の根底にある具体的要因を解明し,様々な集団および精神状態におけるそれらの一般化可能性について検討する必要がある。

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