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心理健康大模型、LLM、The Big Model of Mental Health、Finetune、InternLM2、Qwen、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek、Mixtral

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DaiHaoguang3151/EmoLLM

 
 

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EmoLLM-心理健康大模型

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EmoLLM


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EmoLLM 是一个能够支持 理解用户-支持用户-帮助用户 心理健康辅导链路的心理健康大模型,由 LLM指令微调而来,欢迎大家star~⭐⭐。目前已经开源的 LLM微调配置如下:

模型 类型
InternLM2_7B_chat qlora
InternLM2_1_8B_chat 全量微调
Qwen_7b_chat qlora
Qwen1_5-0_5B-Chat 全量微调
Baichuan2_13B_chat qlora
ChatGLM3_6B lora
DeepSeek MoE_16B_chat qlora
Mixtral 8x7B_instruct qlora
…… ……
欢迎大家为本项目做出贡献~

心理健康大模型(Mental Health Grand Model)是一个综合性的概念,它旨在全面理解和促进个体、群体乃至整个社会的心理健康状态。这个模型通常包含以下几个关键组成部分:

  • 认知因素:涉及个体的思维模式、信念系统、认知偏差以及解决问题的能力。认知因素对心理健康有重要影响,因为它们影响个体如何解释和应对生活中的事件。
  • 情感因素:包括情绪调节、情感表达和情感体验。情感健康是心理健康的重要组成部分,涉及个体如何管理和表达自己的情感,以及如何从负面情绪中恢复。
  • 行为因素:涉及个体的行为模式、习惯和应对策略。这包括应对压力的技巧、社交技能以及自我效能感,即个体对自己能力的信心。
  • 社会环境:包括家庭、工作、社区和文化背景等外部因素,这些因素对个体的心理健康有着直接和间接的影响。
  • 生理健康:身体健康与心理健康紧密相关。良好的身体健康可以促进心理健康,反之亦然。
  • 心理韧性:指个体在面对逆境时的恢复力和适应能力。心理韧性强的人更能够从挑战中恢复,并从中学习和成长。
  • 预防和干预措施:心理健康大模型还包括预防心理问题和促进心理健康的策略,如心理教育、心理咨询、心理治疗和社会支持系统。
  • 评估和诊断工具:为了有效促进心理健康,需要有科学的工具来评估个体的心理状态,以及诊断可能存在的心理问题。

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  • 【2024.2.5】 项目荣获公众号NLP工程化推文宣传推文链接,为博主推广一波,欢迎大家关注!!🥳🥳

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开发前的配置要求
  • 硬件:A100 40G(仅针对InternLM2_7B_chat+qlora微调+deepspeed zero2优化)
使用指南
  1. Clone the repo
git clone https://github.com/aJupyter/EmoLLM.git
  1. 依次阅读或者选择感兴趣的部分阅读:
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文件目录说明

├─assets:图像资源
├─datasets:数据集
├─demo:demo脚本
├─generate_data:生成数据指南
│  └─xinghuo
├─scripts:一些可用工具
└─xtuner_config:微调指南
    └─images

数据构建

请阅读数据构建指南查阅

本次微调用到的数据集见datasets

微调指南

详见微调指南

部署指南

详见部署指南

使用到的框架

如何参与本项目

贡献使开源社区成为一个学习、激励和创造的绝佳场所。你所作的任何贡献都是非常感谢的。

  1. Fork the Project
  2. Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Open a Pull Request

版本控制

该项目使用Git进行版本管理。您可以在repository参看当前可用版本。

作者(排名不分先后)

aJupyter@datawhale成员、南开大学在读硕士

jujimeizuo@江南大学硕士

Smiling&Weeping@哈尔滨工业大学(威海)在读本科生

Farewell@

版权说明

该项目签署了MIT 授权许可,详情请参阅 LICENSE

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About

心理健康大模型、LLM、The Big Model of Mental Health、Finetune、InternLM2、Qwen、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek、Mixtral

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  • Python 50.4%
  • Jupyter Notebook 49.4%
  • Shell 0.2%