Краткое содержание

arXiv:2511.11884v1 Тип объявления: новый Аннотация: Психические расстройства представляют собой значительную глобальную социально-экономическую нагрузку, причем пандемия COVID-19 еще больше усугубила проблемы доступности и вызвала повышенный спрос на телемедицинские услуги поддержки психического здоровья. Хотя большие языковые модели (LLM) предлагают многообещающие решения благодаря круглосуточной доступности и непредвзятости взаимодействия, предварительно обученные модели часто не обладают необходимым контекстуальным и эмоциональным осознанием для адекватных терапевтических реакций. В данной работе исследовано применение методов контролируемого дообучения (SFT) и подкрепляющего обучения (RL) для повышения способности GPT-2 генерировать терапевтический диалог. Методология реструктурировала форматы входных данных, чтобы обеспечить одновременную обработку контекстной информации и эмоциональных состояний наряду с вводимыми пользователями данными, используя многокомпонентную функцию вознаграждения, согласовывающую выходные данные модели с реакциями профессиональных терапевтов и аннотированными эмоциями. Результаты продемонстрировали улучшения посредством подкрепления...