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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
InternLM2_7B_chat QLORA
InternLM2_7B_chat 全量微调
InternLM2_1_8B_chat 全量微调
InternLM2_20B_chat LORA
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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🎯路线图

Roadmap_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:

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)Pipeline

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
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
MING-ZCH 华中科技大学在读本科生
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
chg0901 MiniSora MiniSora主要维护 数据清洗、文档翻译
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

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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