Mental Alpaca

🚀 心理健康Alpaca模型卡片

這是一個基於在線文本數據進行心理健康預測的微調大語言模型，能夠利用文本數據為心理健康預測提供支持。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NEU-HAI/Llama-2-7b-alpaca-cleaned")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("NEU-HAI/Llama-2-7b-alpaca-cleaned")

✨ 主要特性

這是一個針對心理健康預測場景進行微調的大語言模型，使用了4個高質量文本（共6個任務）數據集對Alpaca模型進行微調，這些數據集包括Dreaddit、DepSeverity、SDCNL和CCRS - Suicide。此外，還有一個基於FLAN - T5 - XXL微調的單獨模型Mental - FLAN - T5，可在此處獲取。

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

我們針對心理健康預測場景，使用4個高質量文本（共6個任務）數據集對Alpaca模型進行了微調，這些數據集分別是Dreaddit、DepSeverity、SDCNL和CCRS - Suicide。 我們還有一個基於FLAN - T5 - XXL微調的單獨模型，即Mental - FLAN - T5，可在此處獲取。

• 開發者：東北大學以人為中心的人工智能實驗室
• 模型類型：序列到序列的文本生成
• 語言（NLP）：英語
• 許可證：cc - by - nc - 4.0
• 微調基礎模型：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

模型來源

• 倉庫：https://github.com/neuhai/Mental-LLM
• 論文：https://arxiv.org/abs/2307.14385

用途

直接使用

該模型僅用於英文研究目的。該模型已針對通過在線文本數據進行心理健康預測進行了微調。有關微調過程和提示的詳細信息，請參閱我們的論文。此模型的使用還應遵守stanford_alpaca項目和Llama - 2 - 7b的限制。

非預期使用

該模型的非預期使用應遵守stanford_alpaca項目和Llama - 2 - 7b的規定。

偏差、風險和侷限性

該模型的偏差、風險和侷限性也應遵守stanford_alpaca項目和Llama - 2 - 7b的規定。

訓練詳情和評估

有關我們工作的詳細信息，請參閱我們的論文。

📄 許可證

本模型使用的許可證為cc - by - nc - 4.0。

📚 引用

@article{xu2023leveraging,
  title={Mental-LLM: Leveraging large language models for mental health prediction via online text data},
  author={Xu, Xuhai and Yao, Bingshen and Dong, Yuanzhe and Gabriel, Saadia and Yu, Hong and Ghassemi, Marzyeh and Hendler, James and Dey, Anind K and Wang, Dakuo},
  journal={arXiv preprint arXiv:2307.14385},
  year={2023}
}