論文の概要: Enhancing AI-Driven Psychological Consultation: Layered Prompts with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16276v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 05:47:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 14:55:17.156489
- Title: Enhancing AI-Driven Psychological Consultation: Layered Prompts with Large Language Models
- Title（参考訳）: AI駆動型心理学的コンサルテーションの強化 - 大規模言語モデルによる階層型プロンプト
- Authors: Rafael Souza, Jia-Hao Lim, Alexander Davis,
- Abstract要約: 我々は, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を用いて, 心理的コンサルテーションサービスの強化について検討する。
提案手法では,ユーザ入力に動的に適応する新しい階層型プロンプトシステムを提案する。
また,LLMの感情的インテリジェンスを高めるために,共感とシナリオに基づくプロンプトを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Psychological consultation is essential for improving mental health and well-being, yet challenges such as the shortage of qualified professionals and scalability issues limit its accessibility. To address these challenges, we explore the use of large language models (LLMs) like GPT-4 to augment psychological consultation services. Our approach introduces a novel layered prompting system that dynamically adapts to user input, enabling comprehensive and relevant information gathering. We also develop empathy-driven and scenario-based prompts to enhance the LLM's emotional intelligence and contextual understanding in therapeutic settings. We validated our approach through experiments using a newly collected dataset of psychological consultation dialogues, demonstrating significant improvements in response quality. The results highlight the potential of our prompt engineering techniques to enhance AI-driven psychological consultation, offering a scalable and accessible solution to meet the growing demand for mental health support.
- Abstract（参考訳）: 心理学的な相談は精神的な健康と幸福を改善するのに不可欠であるが、資格のある専門家の不足やスケーラビリティの問題といった課題は、そのアクセシビリティを制限している。
これらの課題に対処するために, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を用いて心理相談サービスを増強する方法について検討する。
本手法では,ユーザ入力に動的に適応し,包括的かつ関連性の高い情報収集を可能にする新しい階層型プロンプトシステムを提案する。
また,LLMの情緒的知性と治療環境における文脈的理解を高めるために,共感駆動型・シナリオベース・プロンプトを開発した。
我々は,新たに収集した心理相談対話のデータセットを用いて,本手法の有効性を検証し,応答品質の大幅な向上を実証した。
結果は、AI駆動の心理的コンサルティングを強化するために、我々の迅速なエンジニアリング技術の可能性を強調し、メンタルヘルスサポートの需要が増大する中、スケーラブルでアクセスしやすいソリューションを提供する。
関連論文リスト
- SouLLMate: An Application Enhancing Diverse Mental Health Support with Adaptive LLMs, Prompt Engineering, and RAG Techniques [9.146311285410631]
メンタルヘルスの問題は個人の日常生活に大きな影響を及ぼすが、多くの人は利用可能なオンラインリソースでも必要な支援を受けていない。
この研究は、最先端のAI技術を通じて、多様な、アクセス可能な、スティグマのない、パーソナライズされた、リアルタイムのメンタルヘルスサポートを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T22:04:32Z) - CBT-Bench: Evaluating Large Language Models on Assisting Cognitive Behavior Therapy [67.23830698947637]
認知行動療法(CBT)支援の体系的評価のための新しいベンチマークであるCBT-BENCHを提案する。
我々は, CBT-BENCHにおける3段階の課題を含む: I: 基本的CBT知識獲得, 複数選択質問のタスク; II: 認知的モデル理解, 認知的歪み分類, 主根的信念分類, きめ細かい中核信念分類のタスク; III: 治療的応答生成, CBTセラピーセッションにおける患者音声に対する応答生成のタスク。
実験結果から,LLMはCBT知識のリサイティングに優れるが,複雑な実世界のシナリオでは不十分であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T04:52:57Z) - Optimizing Psychological Counseling with Instruction-Tuned Large Language Models [9.19192059750618]
本稿では,心理カウンセリングにおける大規模言語モデル(LLM)の適用について検討する。
本稿では,共感的,関連性,支援的な応答を提供することで,特定のプロンプトを持つLLMを指導し,その性能を高める方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-19T15:13:07Z) - 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) - K-ESConv: Knowledge Injection for Emotional Support Dialogue Systems via
Prompt Learning [83.19215082550163]
K-ESConvは、感情支援対話システムのための、新しい学習に基づく知識注入手法である。
本研究では,情緒的支援データセットESConvを用いて,外部の専門的情緒的Q&Aフォーラムから知識を抽出し,組み込んだモデルを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-16T08:10:10Z) - Challenges of Large Language Models for Mental Health Counseling [4.604003661048267]
世界のメンタルヘルス危機は、精神疾患の急速な増加、限られた資源、治療を求める社会的便宜によって悪化している。
メンタルヘルス領域における大規模言語モデル(LLM)の適用は、提供された情報の正確性、有効性、信頼性に関する懸念を提起する。
本稿では, モデル幻覚, 解釈可能性, バイアス, プライバシ, 臨床効果など, 心理カウンセリングのためのLSMの開発に伴う課題について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-23T08:56:41Z) - 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) - Enhancing Psychological Counseling with Large Language Model: A
Multifaceted Decision-Support System for Non-Professionals [31.01304974679576]
本稿では,非専門職を支援するために,大規模言語モデルの基礎の上に構築された新しいモデルを紹介し,オンラインユーザ談話に対する心理的介入を提供する。
様々な専門知識を持つ10人の専門的心理学的カウンセラーによる総合的研究を行い,システムの評価を行った。
以上の結果から,本システムは患者の問題を相対的精度で分析し,プロレベルの方策を推奨できる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T10:20:53Z) - Building Emotional Support Chatbots in the Era of LLMs [64.06811786616471]
我々は,Large Language Models (LLMs) の計算能力で人間の洞察を合成する革新的な方法論を導入する。
また,ChatGPTの文脈内学習の可能性を利用して,ExTESと呼ばれる感情支援対話データセットを生成する。
次に、LLaMAモデルに高度なチューニング手法を展開し、多様なトレーニング戦略の影響を検証し、最終的に感情的支援の相互作用に細心の注意を払ってLLMを出力する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-17T10:49:18Z) - Psy-LLM: Scaling up Global Mental Health Psychological Services with
AI-based Large Language Models [3.650517404744655]
Psy-LLMフレームワークは、大規模言語モデルを利用したAIベースのツールである。
我々のフレームワークは、トレーニング済みのLLMと心理学者や広範囲にクロールされた心理学記事の現実のプロフェッショナルQ&Aを組み合わせる。
医療専門家のためのフロントエンドツールとして機能し、即時対応とマインドフルネス活動を提供して患者のストレスを軽減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-22T06:21:41Z)
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。