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EmoLLM-心理健康大模型

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EmoLLM

EmoLLM 是一系列能够支持 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 链接 模型链接
InternLM2_5_7B_chat 全量微调 internlm2_5_chat_7b_full.py OpenXLab, ModelScope
InternLM2_5_7B_chat QLORA internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py ModelScope
InternLM2_7B_chat QLORA internlm2_7b_chat_qlora_e3.py ModelScope
InternLM2_7B_chat 全量微调 internlm2_chat_7b_full.py OpenXLab
InternLM2_7B_base QLORA internlm2_7b_base_qlora_e10_M_1e4_32_64.py OpenXLab, ModelScope
InternLM2_1_8B_chat 全量微调 internlm2_1_8b_full_alpaca_e3.py OpenXLab, ModelScope
InternLM2_20B_chat LORA internlm2_20b_chat_lora_alpaca_e3.py
Qwen_7b_chat QLORA qwen_7b_chat_qlora_e3.py
Qwen1_5-0_5B-Chat 全量微调 qwen1_5_0_5_B_full.py ModelScope
Baichuan2_13B_chat QLORA baichuan2_13b_chat_qlora_alpaca_e3.py
ChatGLM3_6B LORA chatglm3_6b_lora_alpaca_e3.py
DeepSeek MoE_16B_chat QLORA deepseek_moe_16b_chat_qlora_oasst1_e3.py
Mixtral 8x7B_instruct QLORA mixtral_8x7b_instruct_qlora_oasst1_e3.py
LLaMA3_8b_instruct QLORA aiwei_llama3_8b_instruct_qlora_e3.py OpenXLab, ModelScope
LLaMA3_8b_instruct QLORA llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M_ruozhi_scM.py OpenXLab, ModelScope
…… …… …… ……

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。
占位图 占位图
占位图 占位图

🎇最近更新

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  • 【2024.02.06】 EmoLLM在Openxlab 平台下载量高达18.7k，欢迎大家体验！

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  • 【2024.02.05】 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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🏆荣誉栏

  • 项目荣获上海人工智能实验室举办的2024浦源大模型系列挑战赛春季赛创新创意奖

浦语挑战赛创新创意奖

🎯路线图

Roadmap_ZH

🔗框架图

Framework_ZH

目录

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/SmartFlowAI/EmoLLM.git
  1. 依次阅读或者选择感兴趣的部分阅读：

🍪快速体验

📌数据构建

🎨微调指南

详见微调指南

🔧部署指南

⚙RAG(检索增强生成)

🎓评测指南

  • 本模型评测分为通用评测和专业评测，请阅读评测指南查阅
更多详情

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

作者（排名不分先后）

用户名 学校/组织 备注 贡献
aJupyter 南开大学在读硕士 DataWhale成员 项目发起人
MING-ZCH 华中科技大学在读本科生 LLM x Mental health 研究者 项目联合负责人
chg0901 韩国光云大学在读博士 MiniSora DataWhale意向成员 DataWhale鲸英助教团成员 项目联合负责人
jujimeizuo 江南大学在读硕士
Smiling-Weeping-zhr 哈尔滨工业大学（威海）在读本科生
8baby8 飞桨领航团区域主管 文心大模型核心开发者
zxazys 南开大学在读硕士
JasonLLLLLLLLLLL swufe
MrCatAI AI搬用工
ZeyuBa 自动化所在读硕士
aiyinyuedejustin 宾夕法尼亚大学在读硕士
Nobody-ML 中国石油大学（华东）在读本科生
Mxoder 北京航空航天大学在读本科生
Anooyman 南京理工大学硕士
Vicky-3021 西安电子科技大学硕士（研0）
SantiagoTOP 太原理工大学在读硕士 数据清洗，文档管理、Baby EmoLLM维护
zealot52099 个人开发者 清洗数据、LLM微调、RAG
wwwyfff 复旦大学在读硕士
Yicooong 南开大学在读硕士
jkhumor 南开大学在读硕士 RAG
lll997150986 南开大学在读硕士 微调
nln-maker 南开大学在读硕士 前后端开发
dream00001 南开大学在读硕士 前后端开发
王几行XING 北京大学硕士毕业 清洗数据、LLM微调、前后端开发
[思在] 北京大学硕士毕业（微软美国） LLM微调、前后端开发
TingWei 电子科技大学硕士毕业 微信公众号：AI大模型在手 微调
PengYu 石河子大学在读硕士 LLM微调

版权说明

该项目签署了 MIT 授权许可，详情请参阅 LICENSE

引用

如果本项目对您的工作有所帮助，请使用以下格式引用：

@misc{EmoLLM,
    title={EmoLLM},
    author={EmoLLM},
    url={https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/},
    year={2024}
}

特别鸣谢

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