論文の概要: Cactus: Towards Psychological Counseling Conversations using Cognitive Behavioral Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03103v2
• Date: Sun, 06 Oct 2024 14:12:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:39:39.310322
• Title: Cactus: Towards Psychological Counseling Conversations using Cognitive Behavioral Theory
• Title（参考訳）: Cactus:認知行動理論を用いた心理的会話に向けて
• Authors: Suyeon Lee, Sunghwan Kim, Minju Kim, Dongjin Kang, Dongil Yang, Harim Kim, Minseok Kang, Dayi Jung, Min Hee Kim, Seungbeen Lee, Kyoung-Mee Chung, Youngjae Yu, Dongha Lee, Jinyoung Yeo,
• Abstract要約: 我々は,認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy, CBT)の目標指向的, 構造化的アプローチを用いて, 実生活インタラクションをエミュレートする多ターン対話データセットを作成する。 我々は、実際のカウンセリングセッションの評価、専門家の評価との整合性の確保に使用される確立された心理学的基準をベンチマークする。 Cactusで訓練されたモデルであるCamelはカウンセリングスキルにおいて他のモデルよりも優れており、カウンセリングエージェントとしての有効性と可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.937025825501998
• License:
• Abstract: Recently, the demand for psychological counseling has significantly increased as more individuals express concerns about their mental health. This surge has accelerated efforts to improve the accessibility of counseling by using large language models (LLMs) as counselors. To ensure client privacy, training open-source LLMs faces a key challenge: the absence of realistic counseling datasets. To address this, we introduce Cactus, a multi-turn dialogue dataset that emulates real-life interactions using the goal-oriented and structured approach of Cognitive Behavioral Therapy (CBT). We create a diverse and realistic dataset by designing clients with varied, specific personas, and having counselors systematically apply CBT techniques in their interactions. To assess the quality of our data, we benchmark against established psychological criteria used to evaluate real counseling sessions, ensuring alignment with expert evaluations. Experimental results demonstrate that Camel, a model trained with Cactus, outperforms other models in counseling skills, highlighting its effectiveness and potential as a counseling agent. We make our data, model, and code publicly available.
• Abstract（参考訳）: 近年,心理カウンセリングの需要が大幅に増加し,個人のメンタルヘルスへの懸念が高まっている。 この急上昇は、カウンセラーとして大規模言語モデル(LLM)を使用することでカウンセリングのアクセシビリティ向上への取り組みを加速させた。 クライアントのプライバシを確保するため、オープンソースのLLMのトレーニングは、現実的なカウンセリングデータセットの欠如という、大きな課題に直面している。 そこで我々は,認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy, CBT)の目標指向的, 構造化的アプローチを用いて, 実生活インタラクションをエミュレートする多次元対話データセットCactusを紹介する。 我々は、多様な特定のペルソナを持つクライアントを設計し、カウンセラーにCBTテクニックを体系的に適用することで、多様で現実的なデータセットを作成する。 データの品質を評価するために、実際のカウンセリングセッションの評価や専門家の評価との整合性の確保に使用される確立された心理的基準をベンチマークする。 Cactusで訓練されたモデルであるCamelはカウンセリングスキルにおいて他のモデルよりも優れており、カウンセリングエージェントとしての有効性と可能性を強調している。 データ、モデル、コードを公開しています。

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