2025-01-07 1571 發(fā)布于廣東

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功能：支持心理健康評估、多輪對話、情緒識別與心理知識普及。 技術(shù)：基于高質(zhì)量心理數(shù)據(jù)集訓練，采用 Transformer 架構(gòu)和多步數(shù)據(jù)優(yōu)化流程。 應用：適用于個人心理健康支持、心理咨詢、學生心理健康教育及社區(qū)心理健康服務。

正文（附運行示例）

PsycoLLM 是什么

PsycoLLM 是合肥工業(yè)大學計算機科學與信息工程學院推出的中文心理大語言模型，專注于心理健康領(lǐng)域的研究與應用。該模型基于高質(zhì)量的心理數(shù)據(jù)集進行訓練，涵蓋單輪問答、多輪對話和基于知識的問答等多種數(shù)據(jù)類型，旨在提升對心理健康問題的理解和評估能力。

PsycoLLM 在專業(yè)倫理、理論知識和案例分析等多維度的心理基準測試中表現(xiàn)出色，相較于其他模型，展現(xiàn)出更強的性能和更準確的判斷能力。它為心理健康領(lǐng)域的研究和應用提供了有力的技術(shù)支持，能夠幫助用戶獲得心理支持、情緒調(diào)節(jié)建議以及心理健康知識普及。

PsycoLLM 的主要功能

心理問題理解與回答：準確理解用戶提出的心理問題，并給出專業(yè)、準確的回答，幫助用戶獲得心理支持和指導。 多輪對話交互：支持與用戶進行多輪對話，基于連續(xù)的問答交互，深入了解用戶的心理狀態(tài)和需求，提供更具針對性的建議和幫助。 心理知識普及與教育：用豐富的心理學知識庫，向用戶普及心理健康知識，提高用戶對心理問題的認識和自我調(diào)節(jié)能力。 情緒識別與支持：識別用戶的情緒狀態(tài)，如焦慮、抑郁等，提供相應的情緒支持和安慰，幫助用戶緩解情緒困擾。 心理健康評估與建議：對用戶的心理健康狀況進行初步評估，根據(jù)評估結(jié)果給出相應的建議，如尋求專業(yè)心理咨詢、進行自我調(diào)節(jié)等。

PsycoLLM 的技術(shù)原理

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集訓練：基于高質(zhì)量的心理數(shù)據(jù)集進行訓練，涵蓋豐富的心理學知識和真實的心理咨詢場景，確保模型能學習到專業(yè)的心理知識和對話技巧。 多步數(shù)據(jù)生成與優(yōu)化流程：在多輪對話數(shù)據(jù)的生成過程中，采用多步流程，包括多輪問答生成、證據(jù)判斷和對話優(yōu)化，提升對話的連貫性、真實性和適用性。 監(jiān)督式微調(diào)：在預訓練模型的基礎(chǔ)上，基于監(jiān)督式微調(diào)進一步提升模型在心理學領(lǐng)域的性能，確保模型能更好地理解和生成與心理學相關(guān)的文本。 Transformer 架構(gòu)：采用 Transformer 架構(gòu)作為核心模型結(jié)構(gòu)，利用自注意力機制捕捉文本中的長距離依賴關(guān)系，實現(xiàn)對文本的高效理解和生成。

如何運行 PsycoLLM

1. 克隆本項目至本地

git clone https://github.com/MACLAB-HFUT/PsycoLLM.git 2. 配置環(huán)境

conda create -n PsycoLLM python=3.10 conda activate PsycoLLM pip install -r requirements.txt 3. 運行 Python 文件 run.py

若在單卡上運行，則：

python run.py

若在多張顯卡上運行，可選擇使用 deepspeed zero2 或 deepspeed zero3：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 deepspeed --num_gpus=2 run.py --deepspeed_config ds_z3_config.json 4. 開始交互

運行上述命令后，您可以通過命令行與 PsycoLLM 進行交互，體驗其多輪對話和心理健康評估功能。

資源

GitHub 倉庫：https://github.com/MACLAB-HFUT/PsycoLLM HuggingFace 模型庫：https://huggingface.co/MACLAB-HFUT/PsycoLLM arXiv 技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2407.05721

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網(wǎng)址: PsycoLLM：開源的中文心理大模型，免費 AI 心理醫(yī)生，支持心理健康評估與多輪對話 http://www.u1s5d6.cn/newsview1218578.html