情感LLM —— 致力于提供心理援助的大型语言模型

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EmoLLM代表的是什么？

EmoLLM 是一款致力于提供心理健康援助的大型语言模型，它利用多模态的情感解析技术为用户提供情绪指导与心理帮助。该系统整合了文本、图像及视频等多种数据类型，并借助先进的多重视角视觉映射方法，从多个维度敏锐地捕捉情感信号，以更全面的方式洞察用户的情绪状况。通过在多种开源大语言模型基础上进行针对性的指令微调，EmoLLM 能够执行包括情绪辨识、意图解析、幽默感评估和仇恨言论识别在内的多项情感分析任务。

EmoLLM的核心特性

把握用户的诉求利用交流互动来辨识用户的感情状况与内在诉求。
情绪慰藉：给予情绪上的慰藉，协助用户减轻心理负担与紧张感。
心理健康指导运用如认知行为疗法等多种技术，指导用户提升情绪调控能力及优化应对机制。
扮演角色根据用户的个性化需求，我们提供了多样化的角色选择（例如心理咨询专家、亲切大姐大、严格父爱型伴侣等），以实现丰富多样的交流感受。
定制化指导依据用户的意见及进展情况，制定个性化的心理咨询计划。
心理健康的评价分析运用专业的心理学测评工具来分析用户的心理健康状况，并识别潜在的心理健康问题。
教学与防范：分享心理健康资讯，协助用户掌握防止心理困扰的方法。
支持多次互动交流利用多个回合的对话资料库，持续供应心理指导和支援。
社会援助网络关注家庭环境、职场状态、社区联系及文化传统如何影响个体的心理健康，并给予构建社会支撑网络的建议。

EmoLLM的核心技术机制

多角度视图投射(Multi-angle View Projection)EmoLLM 利用多角度视觉投影技术从不同维度收集图像中的情绪迹象。它解析单一视角的情感数据，并采用图形化表达方法描绘目标特性间的相互作用。结合内容细节与关联结构的深度探索，该模型能够识别出更适用于情感分析的独特特征。
情绪导向指令（MoodGuide）EmoPrompt 是一种技术，旨在引导多模态大型语言模型（MLLMs）进行正确的情感分析。该方法利用特定任务实例，并借助 GPT-4V 的能力来构建精确的推理链（Chain-of-Thought, CoT），从而保障模型在情感解读上的精准度。
多种模式编码EmoLLM 结合了多种模态的编码器来应对包括文字、图片和声音在内的多样化输入。比如，它采用 CLIP-VIT-L/14 来解析视觉内容，WHISPER-BASE 用于音频信息的处理，并且运用基于 LLaMA2-7B 的文本编码机制来进行文字数据的分析。
指令精细调整EmoLLM 通过运用高级的指令微调方法，包括QLORA和全面微调等技术，对基础的语言模型进行了细致优化，从而在处理心理健康的复杂情绪场景时表现得更为精准和恰当。