論文の概要: Interactive Agents: Simulating Counselor-Client Psychological Counseling via Role-Playing LLM-to-LLM Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15787v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 13:29:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 15:50:41.184680
- Title: Interactive Agents: Simulating Counselor-Client Psychological Counseling via Role-Playing LLM-to-LLM Interactions
- Title（参考訳）: 対話型エージェント:ロールプレイング LLM-to-LLMインタラクションによるカウンセラー-クライアント心理学的カウンセリングのシミュレーション
- Authors: Huachuan Qiu, Zhenzhong Lan,
- Abstract要約: 本稿では,カウンセラーとクライアントの相互作用をシミュレートするためのロールプレイングを通じて,2つの大きな言語モデル(LLM)を利用するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは2つのLCMで構成され、1つは特定の実生活のユーザープロファイルを備えたクライアントとして機能し、もう1つは経験豊富なカウンセラーとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.455050661682051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Virtual counselors powered by large language models (LLMs) aim to create interactive support systems that effectively assist clients struggling with mental health challenges. To replicate counselor-client conversations, researchers have built an online mental health platform that allows professional counselors to provide clients with text-based counseling services for about an hour per session. Notwithstanding its effectiveness, challenges exist as human annotation is time-consuming, cost-intensive, privacy-protected, and not scalable. To address this issue and investigate the applicability of LLMs in psychological counseling conversation simulation, we propose a framework that employs two LLMs via role-playing for simulating counselor-client interactions. Our framework involves two LLMs, one acting as a client equipped with a specific and real-life user profile and the other playing the role of an experienced counselor, generating professional responses using integrative therapy techniques. We implement both the counselor and the client by zero-shot prompting the GPT-4 model. In order to assess the effectiveness of LLMs in simulating counselor-client interactions and understand the disparities between LLM- and human-generated conversations, we evaluate the synthetic data from various perspectives. We begin by assessing the client's performance through automatic evaluations. Next, we analyze and compare the disparities between dialogues generated by the LLM and those generated by professional counselors. Furthermore, we conduct extensive experiments to thoroughly examine the performance of our LLM-based counselor trained with synthetic interactive dialogues by benchmarking against state-of-the-art models for mental health.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用した仮想カウンセラーは、メンタルヘルス問題に苦しむクライアントを効果的に支援するインタラクティブなサポートシステムの構築を目指している。
カウンセラーとクライアントの会話を再現するために、研究者たちはオンラインのメンタルヘルスプラットフォームを構築した。
有効性にも拘わらず、人間のアノテーションは時間がかかり、コストがかかり、プライバシーが保護され、スケーラブルではないため、課題が存在する。
心理学的カウンセリング会話シミュレーションにおけるLLMの適用性を検討するため、カウンセラーとクライアントの相互作用をシミュレートするためのロールプレイングを通じて2つのLLMを利用するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは2つのLCMで構成されており、1つは特定の実生活のユーザプロファイルを備えたクライアントとして機能し、もう1つは経験豊富なカウンセラーとしての役割を担い、統合的治療技術を用いてプロフェッショナルな応答を生成する。
GPT-4モデルのゼロショットプロンプトによりカウンセラーとクライアントの両方を実装した。
LLMがカウンセラー-クライアント間相互作用をシミュレートし,LLM-と人為的会話の相違を理解するために,様々な視点から合成データを評価する。
まず、自動評価によってクライアントのパフォーマンスを評価する。
次に,LLMが生成する対話と専門カウンセラーが生成する対話の相違を分析し,比較する。
さらに、我々は、精神保健の最先端モデルに対するベンチマークにより、合成対話で訓練されたLLMベースのカウンセラーの性能を徹底的に検証する広範囲な実験を行った。
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