論文の概要: Psyche-R1: Towards Reliable Psychological LLMs through Unified Empathy, Expertise, and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10848v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 17:18:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.426509
• Title: Psyche-R1: Towards Reliable Psychological LLMs through Unified Empathy, Expertise, and Reasoning
• Title（参考訳）: サイケ-R1:統一共感・専門家・推論による信頼性の高い心理学的LLMを目指して
• Authors: Chongyuan Dai, Jinpeng Hu, Hongchang Shi, Zhuo Li, Xun Yang, Meng Wang,
• Abstract要約: 我々は,共感,心理学的専門知識,推論を共同で統合した中国初の心理学的大規模言語モデル(LLM)である Psyche-R1 を提案する。 具体的には,75k以上の心理的質問を詳細な論理と組み合わせて生成する包括的データ合成パイプラインを設計する。 実験の結果、いくつかの心理学的ベンチマークでサイクロン-R1の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.8697590482513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Amidst a shortage of qualified mental health professionals, the integration of large language models (LLMs) into psychological applications offers a promising way to alleviate the growing burden of mental health disorders. Recent reasoning-augmented LLMs have achieved remarkable performance in mathematics and programming, while research in the psychological domain has predominantly emphasized emotional support and empathetic dialogue, with limited attention to reasoning mechanisms that are beneficial to generating reliable responses. Therefore, in this paper, we propose Psyche-R1, the first Chinese psychological LLM that jointly integrates empathy, psychological expertise, and reasoning, built upon a novel data curation pipeline. Specifically, we design a comprehensive data synthesis pipeline that produces over 75k high-quality psychological questions paired with detailed rationales, generated through chain-of-thought (CoT) reasoning and iterative prompt-rationale optimization, along with 73k empathetic dialogues. Subsequently, we employ a hybrid training strategy wherein challenging samples are identified through a multi-LLM cross-selection strategy for group relative policy optimization (GRPO) to improve reasoning ability, while the remaining data is used for supervised fine-tuning (SFT) to enhance empathetic response generation and psychological domain knowledge. Extensive experiment results demonstrate the effectiveness of the Psyche-R1 across several psychological benchmarks, where our 7B Psyche-R1 achieves comparable results to 671B DeepSeek-R1.
• Abstract（参考訳）: 資格のあるメンタルヘルス専門家の不足の中で、大きな言語モデル(LLM)を心理学的応用に統合することは、メンタルヘルス障害の増大する負担を軽減するための有望な方法である。 心理学領域における研究は、信頼性の高い応答を生成するのに有効な推論メカニズムに限定して、感情的サポートと共感的対話を主に強調している。 そこで本研究では,新しいデータキュレーションパイプライン上に構築された,共感,心理学的専門知識,推論を共同で統合した中国初の心理学的LLMである Psyche-R1 を提案する。 具体的には、73kの共感的対話とともに、チェーン・オブ・シント(CoT)推論と反復的なプロンプト・リーチャー最適化によって生成される、75k以上の高品質な心理的質問を詳細な論理と組み合わせて生成する包括的データ合成パイプラインを設計する。 次に,グループ相対的政策最適化(GRPO)のためのマルチLLMクロスセレクション戦略により,課題サンプルを同定して推論能力を向上させるハイブリッドトレーニング戦略を用い,残りのデータは教師付き微調整(SFT)に使用して共感応答生成と心理学的ドメイン知識を向上させる。 7B Psyche-R1は671B DeepSeek-R1に匹敵する結果となる。

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