当前位置: 首页 > news >正文

EmoLLM-心理健康大模型

  • 宣传一下自己最近参与的开源
    • https://github.com/aJupyter/EmoLLM

EmoLLM-心理健康大模型

EmoLLM


探索本项目的文档 »

查看Demo · 报告Bug · 提出新特性

EmoLLM 是一个能够支持 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 InternLM2 指令微调而来,欢迎大家star~⭐⭐


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。

最近更新

  • 2024.1.27 完善数据构建文档、微调指南、部署指南、Readme等相关文档 👏
  • 2024.1.25 完成EmoLLM第一版并部署上线 https://openxlab.org.cn/apps/detail/jujimeizuo/EmoLLM 😀

目录

  • EmoLLM-心理健康大模型
    • 开发前的配置要求
    • 使用指南
      • 文件目录说明
      • 数据构建
      • 微调指南
      • 部署指南
      • 使用到的框架
      • 如何参与本项目
      • 版本控制
      • 作者(排名不分先后)
      • 版权说明
      • 特别鸣谢
    • 🌟 Contributors
开发前的配置要求
  • 硬件:A100 40G
使用指南
  1. Clone the repo
git clone https://github.com/aJupyter/EmoLLM.git
  1. 依次阅读或者选择感兴趣的部分阅读:
    • 文件目录说明
    • 数据构建
    • 微调指南
    • 部署指南
    • 查看更多详情
更多详情

文件目录说明

├─assets:图像资源
├─datasets:数据集
├─demo:demo脚本
├─generate_data:生成数据指南
│  └─xinghuo
├─scripts:一些可用工具
└─xtuner_config:微调指南└─images

数据构建

请阅读数据构建指南查阅

本次微调用到的数据集见datasets

微调指南

详见微调指南

部署指南

详见部署指南

使用到的框架

  • Xtuner
  • Transformers
  • Pytorch
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

版本控制

该项目使用Git进行版本管理。您可以在repository参看当前可用版本。

作者(排名不分先后)

aJupyter@datawhale成员、南开大学在读硕士

jujimeizuo@江南大学硕士

Smiling&Weeping@哈尔滨工业大学(威海)在读本科生

Farewell@

版权说明

该项目签署了MIT 授权许可,详情请参阅 LICENSE

特别鸣谢

  • Sanbu
  • 上海人工智能实验室
  • 闻星大佬(小助手)

相关文章:

EmoLLM-心理健康大模型

宣传一下自己最近参与的开源 https://github.com/aJupyter/EmoLLM EmoLLM-心理健康大模型 EmoLLM 探索本项目的文档 查看Demo 报告Bug 提出新特性 EmoLLM 是一个能够支持 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 InternLM2 指令微…...

学成在线:采用XXL-JOB任务调度方案使用FFmpeg处理视频转码业务

分片技术方案 概述 XXL-JOB并不直接提供数据处理的功能,它只会给所有注册的执行器分配好分片序号,在向执行器下发任务调度的同时携带分片总数和当前分片序号等参数 设计作业分片方案保证多个执行器之间不会查询到重复的任务,保证任务不会重复执行 任…...

计算机毕业设计 | SpringBoot大型旅游网站 旅行后台管理系统(附源码)

1, 概述 1.1 项目背景 随着互联网技术的快速发展和普及,旅游行业逐渐转向线上,越来越多的游客选择在线预订旅游产品。传统的线下旅行社模式已不能满足市场需求,因此,开发一个高效、便捷的旅游网站成为行业的迫切需求…...

蓝桥杯----凑算式

这个算式中A~I代表1~9的数字,不同的字母代表不同的数字。 比如: 68/3952/714 就是一种解法, 53/1972/486 是另一种解法. 这个算式一共有多少种解法? 注意:你提交应该是个整数,不要填写任何多余的内容或说明性文字。 代码 public class _03凑算式 {static int a[] {1,2,3…...

JCTC | 利用几何深度学习对蛋白质-配体结合pose进行等变灵活建模

Overview 该论文解决了药物开发中蛋白质-配体复合结构灵活建模的挑战。作者提出了一种名为FlexPose的新型深度学习框架,它可以直接对复杂结构进行建模,而不需要传统的采样和评分策略。 该模型结合了标量-向量双特征表示和 SE(3)等变网络设计来处理动态结…...

执行 terraform init 命令时 timeout 的解决方法

terrafrom 是一款常用来实现 IaC(基础设施即代码)的工具。通常的第一个命令往往是 terrafrom init。在执行此命令时,terrafrom 会根据已经配置好的 provdier 信息去下载安装对应云厂商的 provider。比如下面是一个腾讯云的 provider&#xff…...

Docker Arthas 实战指南

Arthas 是一款强大的 Java 诊断和调试工具,它能够在生产环境中实时诊断 Java 应用,提供强大的调试功能,帮助开发者和运维人员解决各种 Java 应用的性能问题和调试挑战。本指南将介绍如何在 Docker 环境中使用 Arthas 进行实战。 ​​官方文档​​ ​​GitHub地址​​ ​​…...

freertos 源码分析四 任务创建的简单分析

任务创建xTaskCreate 为TCB和TCB栈分配空间, 初始化,加入就绪任务链表 #if ( configSUPPORT_DYNAMIC_ALLOCATION 1 )BaseType_t xTaskCreate( TaskFunction_t pxTaskCode,const char * const pcName,const configSTACK_DEPTH_TYPE usStackDepth,void *…...

二叉树的锯齿形遍历,力扣

目录 题目: 我们直接看题解吧: 快速理解解题思路小建议: 解题方法: 相似题目对比分析: 解题分析: 解题思路: 补充说明: 思路优化: 代码实现(层序遍历倒序): 题…...

避免Arrays.asList陷阱:优雅处理结构性修改的方法

临近年终,项目交付排期比较紧张,导致很多时候,Code Review 往往是走马观花,没有严格执行。最近,一个实习生就产生了一个十分低级的代码BUG。笔者感觉这个问题,对于实习生,尤其是刚入职的 应届 J…...

微信小程序(三十六)事件传参

注释很详细&#xff0c;直接上代码 上一篇 新增内容&#xff1a; 1.传参步骤 2.传参接收解构步骤 源码&#xff1a; index.wxml <button type"primary" bind:tap"onclick" mark:index"{{0}}" mark:remb"{{1}}" class"But&quo…...

编译原理与技术(三)——语法分析(二)自顶向下-递归下降

一、语法分析的两种方法 自顶向下&#xff08;Top-down&#xff09;&#xff1a; 针对输入串&#xff0c;从文法的开始符号出发&#xff0c;尝试根据产生式规则推导&#xff08;derive&#xff09;出该输入串。 从根部开始构造语法树。 自底向上&#xff08;Bottom-up&#…...

okhttp 的 拦截器

拦截器有很多作用&#xff0c;实现就是责任链模式&#xff0c;细节&#xff0c;等我有时间补上。 后面有时间更新一下。 OkHttp最核心的工作是在 getResponseWithInterceptorChain() 中进行&#xff0c;在进入这个方法分析之前&#xff0c;我们先来了 解什么是责任链模式&…...

Android:多线程下载网络图片

3.12 网络图片操作 1、通过URL请求获取网络图片 示例: 创建t_picture.xml,页面layout布局文件,一个Button按钮和一个ImageView容器显示图片。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><LinearLayout xmlns:android="http://schemas.a…...

跟着GPT学设计模式之原型模式

如果对象的创建成本比较大&#xff0c;而同一个类的不同对象之间差别不大&#xff08;大部分字段都相同&#xff09;&#xff0c;在这种情况下&#xff0c;我们可以利用对已有对象&#xff08;原型&#xff09;进行复制&#xff08;或者叫拷贝&#xff09;的方式来创建新对象&a…...

博客|基于Springboot的个人博客系统设计与实现(源码+数据库+文档)

个人博客系统目录 目录 基于Springboot的个人博客系统设计与实现 一、前言 二、系统功能设计 三、系统实现 1、管理员功能实现 &#xff08;1&#xff09;用户管理 &#xff08;2&#xff09;文章分类管理 &#xff08;3&#xff09;公告信息管理 &#xff08;4&#…...

【gcc】webrtc发送侧计算 丢包率

大神的分析 : 提到: 每当收到cc-feedback或者收到RR-report的时候就能统计出丢包率,在cc-controller中就会调用SendSideBandwidthEstimation::UpdatePacketsLost()去更新丢包率,同时进行码率预估 G:\CDN\rtcCli\m98\src\modules\congestion_controller\goog_cc\send_side_b…...

elementui上传文件不允许重名

需求&#xff1a; 用户可以多文件上传 &#xff0c;在上传到服务器之前需要检查服务器中有无重名的文件&#xff0c;如果有会返回重名文件的名称数组&#xff0c;这些文件需要一个一个的向用户确认是否要覆盖重传。确认完毕后再上传到服务器。 检查文件重名&#xff1a; //上传…...

鸿蒙(HarmonyOS)项目方舟框架(ArkUI)之Video媒体组件

鸿蒙&#xff08;HarmonyOS&#xff09;项目方舟框架&#xff08;ArkUI&#xff09;之Video媒体组件 一、操作环境 操作系统: Windows 10 专业版、IDE:DevEco Studio 3.1、SDK:HarmonyOS 3.1 二、Video媒体组件 用于播放视频文件并控制其播放状态的组件。 子组件 无 接口…...

Linux操作系统运维-Docker的基础知识梳理总结

Linux操作系统运维-Docker的基础知识梳理总结 docker用来解决不同开发人员软件调试时环境不统一的问题&#xff0c;保证了程序调试时运行环境的一致性。docker的设计理念便是一处镜像&#xff0c;处处运行&#xff0c;即通过产生用户软件&#xff0c;运行环境及其运行配置的统一…...

synchronized 学习

学习源&#xff1a; https://www.bilibili.com/video/BV1aJ411V763?spm_id_from333.788.videopod.episodes&vd_source32e1c41a9370911ab06d12fbc36c4ebc 1.应用场景 不超卖&#xff0c;也要考虑性能问题&#xff08;场景&#xff09; 2.常见面试问题&#xff1a; sync出…...

从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统(基于STM32CubeMX)(九)

设备树移植 和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下 源码修改及编译 修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile&#xff0c;新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...

css的定位(position)详解:相对定位 绝对定位 固定定位

在 CSS 中&#xff0c;元素的定位通过 position 属性控制&#xff0c;共有 5 种定位模式&#xff1a;static&#xff08;静态定位&#xff09;、relative&#xff08;相对定位&#xff09;、absolute&#xff08;绝对定位&#xff09;、fixed&#xff08;固定定位&#xff09;和…...

智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具&#xff0c;在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而&#xff0c;传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时&#xff0c;常出现数据质…...

CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)

漏洞概览 漏洞名称&#xff1a;Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号&#xff1a;CVE-2020-17519CVSS评分&#xff1a;7.5影响版本&#xff1a;Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本&#xff1a;≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型&#xff1a;路径遍历&#x…...

AGain DB和倍数增益的关系

我在设置一款索尼CMOS芯片时&#xff0c;Again增益0db变化为6DB&#xff0c;画面的变化只有2倍DN的增益&#xff0c;比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析&#xff1a; 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构&#xff1a; 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减&#xff0c;并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)&#xff0c;可以去除高次谐波&#xff0c;并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...

用神经网络读懂你的“心情”:揭秘情绪识别系统背后的AI魔法

用神经网络读懂你的“心情”:揭秘情绪识别系统背后的AI魔法 大家好,我是Echo_Wish。最近刷短视频、看直播,有没有发现,越来越多的应用都开始“懂你”了——它们能感知你的情绪,推荐更合适的内容,甚至帮客服识别用户情绪,提升服务体验。这背后,神经网络在悄悄发力,撑起…...

LeetCode - 148. 排序链表

目录 题目 思路 基本情况检查 复杂度分析 执行示例 读者可能出的错误 正确的写法 题目 148. 排序链表 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路 链表归并排序采用"分治"的策略&#xff0c;主要分为三个步骤&#xff1a; 分割&#xff1a;将链表从中间…...

后端下载限速(redis记录实时并发,bucket4j动态限速)

✅ 使用 Redis 记录 所有用户的实时并发下载数✅ 使用 Bucket4j 实现 全局下载速率限制&#xff08;动态&#xff09;✅ 支持 动态调整限速策略✅ 下载接口安全、稳定、可监控 &#x1f9e9; 整体架构概览 模块功能Redis存储全局并发数和带宽令牌桶状态Bucket4j Redis分布式限…...