Kernkonzepte
大型語言模型 (LLM) 在心理健康領域具有巨大潛力,可用於輔助治療師和直接與患者互動,但其應用仍面臨著技術和倫理方面的挑戰,需要心理學家和模型開發者共同努力克服。
Zusammenfassung
大型語言模型在心理健康領域的應用與挑戰
這篇研究論文探討了大型語言模型 (LLM) 在心理健康領域的應用與挑戰。LLM 是一種能夠處理和生成自然語言的人工智慧模型,近年來在自然語言處理領域取得了顯著的進展。
LLM 在心理健康領域的應用主要分為兩大類:
輔助治療師
記錄和總結對話: LLM 可以協助治療師記錄和總結患者-治療師對話,減輕治療師的工作負擔。
模擬患者反應: LLM 可以模擬患者的反應,幫助治療師為治療環節做好準備。
提供治療建議: LLM 可以根據患者的資訊和治療計劃,提供治療建議或替代方案。
與患者互動
冥想練習: LLM 可以引導患者進行冥想練習,幫助患者放鬆身心。
藥物依從性: LLM 可以提醒患者按時服藥,提高患者的藥物依從性。
症狀自我管理: LLM 可以通過個性化訊息,幫助患者自我管理症狀。
認知重構: LLM 可以幫助患者識別和改變負面思維模式。
情緒追蹤: LLM 可以幫助患者記錄和追蹤情緒變化。
日記支持: LLM 可以提供日記寫作的提示和支持。
生態瞬時評估 (EMA): LLM 可以以更互動、個性化的方式進行 EMA,例如用情境化的建議取代單調的提醒。
自主進行心理治療: LLM 可以作為自主的「心理治療師」,與患者進行對話,提供心理支持和治療。
LLM 的運作原理基於統計模型,通過預測下一個最有可能出現的詞彙來生成文本。其訓練過程通常分為三個階段:
無監督預訓練: LLM 在大量的文本數據上進行預訓練,學習語言的統計規律。
監督微調: LLM 使用帶有標籤的數據進行微調,學習特定任務的輸入輸出模式。
人類回饋強化學習: LLM 通過人類評估者的回饋,進一步優化其回應的適切性。