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。

関連論文リスト

• MentalArena: Self-play Training of Language Models for Diagnosis and Treatment of Mental Health Disorders [59.515827458631975]
  メンタルヘルス障害は世界で最も深刻な病気の1つである。 プライバシーに関する懸念は、パーソナライズされた治療データのアクセシビリティを制限する。 MentalArenaは、言語モデルをトレーニングするためのセルフプレイフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T13:06:40Z)
• Still Not Quite There! Evaluating Large Language Models for Comorbid Mental Health Diagnosis [9.738105623317601]
  我々は、ソーシャルメディア投稿からの抑うつ不安のコorbidity分類のための、新しいファースト・オブ・イットのベンチマークであるAN GSTを紹介する。 我々は、メンタル-BERT から GPT-4 まで、様々な最先端言語モデルを用いてAN GSTをベンチマークする。 GPT-4は一般に他のモデルより優れているが、F1スコアが72%を超えるようなマルチクラスのコンコービッド分類は達成していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T20:24:11Z)
• Advancing Mental Health Pre-Screening: A New Custom GPT for Psychological Distress Assessment [0.8287206589886881]
  サイコアナリティスト」はOpenAIのGPT-4をベースとしたカスタムGPTモデルであり、スクリーニング前の精神疾患に最適化されている。 このモデルは、精神疾患のニュアンス言語指標を正しくデコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T00:38:30Z)
• Evaluating the Effectiveness of the Foundational Models for Q&A Classification in Mental Health care [0.18416014644193068]
  プレトレーニング言語モデル(PLM)は、メンタルヘルスを変革する可能性がある。 本研究は,精神保健領域における質問紙と回答紙の分類におけるPLMの有効性を評価するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T00:11:07Z)
• ConSiDERS-The-Human Evaluation Framework: Rethinking Human Evaluation for Generative Large Language Models [53.00812898384698]
  生成型大規模言語モデル(LLM)の人間による評価は多分野にわたる作業であるべきだと論じる。 認知バイアスが、流動的な情報や真理をいかに説明するか、そして、認識の不確実性が、Likertのような評価スコアの信頼性にどのように影響するかを強調します。 本稿では,ConSiDERS-The-Human評価フレームワークを提案する。一貫性,スコーリング基準,差別化,ユーザエクスペリエンス,責任,スケーラビリティの6つの柱からなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T22:45:28Z)
• PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
  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)
• An Assessment on Comprehending Mental Health through Large Language Models [2.7044181783627086]
  成人の20%以上が、生涯に少なくとも1つの精神障害に遭遇する可能性がある。 本研究では,このギャップに対処する上で,大規模言語モデルの初期評価を行う。 DAIC-WOZデータセットの結果から、BERTやXLNetのようなトランスフォーマーベースのモデルは、大きな言語モデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T14:50:04Z)
• Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting [82.64015366154884]
  本研究では,認知的歪み検出の課題について検討し,思考の早期発見(DoT)を提案する。 DoTは、事実と思考を分離するための主観的評価、思考と矛盾する推論プロセスを引き出すための対照的な推論、認知スキーマを要約するスキーマ分析という3つの段階を通して、患者のスピーチの診断を行う。 実験により、DoTは認知的歪み検出のためのChatGPTよりも大幅に改善され、一方で人間の専門家が承認した高品質な合理性を生成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T02:47:21Z)
• Sensitivity, Performance, Robustness: Deconstructing the Effect of Sociodemographic Prompting [64.80538055623842]
  社会デマトグラフィープロンプトは、特定の社会デマトグラフィープロファイルを持つ人間が与える答えに向けて、プロンプトベースのモデルの出力を操縦する技術である。 ソシオデマトグラフィー情報はモデル予測に影響を及ぼし、主観的NLPタスクにおけるゼロショット学習を改善するのに有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T15:42:06Z)
• The Capability of Large Language Models to Measure Psychiatric Functioning [9.938814639951842]
  Med-PaLM 2は、様々な精神疾患にまたがる精神機能を評価することができる。 最強のパフォーマンスは、標準化された評価に基づく抑うつスコアの予測であった。 その結果,一般臨床言語モデルが精神医学的リスクを柔軟に予測できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T15:52:27Z)
• What Do You See in this Patient? Behavioral Testing of Clinical NLP Models [69.09570726777817]
  本稿では,入力の変化に関する臨床結果モデルの振る舞いを評価する拡張可能なテストフレームワークを提案する。 私たちは、同じデータを微調整しても、モデル行動は劇的に変化し、最高のパフォーマンスのモデルが常に最も医学的に可能なパターンを学習していないことを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T15:52:04Z)

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。