<div align="center">
# EmoLLM-心理健康大模型
</div>
<p align="center">
<a href="https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/">
<img src="assets/EmoLLM_transparent.png" alt="Logo" width="50%">
</a>
<div align="center">
<!-- PROJECT SHIELDS -->
[![Contributors][contributors-shield]][contributors-url]
[![Forks][forks-shield]][forks-url]
[![Issues][issues-shield]][issues-url]
[![OpenXLab_App][OpenXLab_App-image]][OpenXLab_App-url]
[![OpenXLab_Model][OpenXLab_Model-image]][OpenXLab_Model-url]
[![MIT License][license-shield]][license-url]
[![Stargazers][stars-shield]][stars-url]
</div>
<h3 align="center">EmoLLM</h3>
<div align="center">
简体中文| <a href="README_EN.md" >English</a>
<br />
<br />
<a href="https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM"><strong>探索本项目的文档 »</strong></a>
<br />
<br />
<a href="https://openxlab.org.cn/apps/detail/Farewell1/EmoLLMV2.0">体验EmoLLM 2.0</a>
·
<a href="https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/issues">报告Bug</a>
·
<a href="https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/issues">提出新特性</a>
</div>
<!-- 本篇README.md面向开发者 -->
**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:
<div align="center">
| 模型 | 类型 | 链接 | 模型链接 |
| :-------------------: | :------: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------: |:------: |
| InternLM2_7B_chat | QLORA | [internlm2_7b_chat_qlora_e3.py](./xtuner_config/internlm2_7b_chat_qlora_e3.py) | |
| InternLM2_7B_chat | 全量微调 | [internlm2_chat_7b_full.py](./xtuner_config/internlm2_chat_7b_full.py) | |
| InternLM2_7B_base | QLORA | [internlm2_7b_base_qlora_e10_M_1e4_32_64.py](./xtuner_config/internlm2_7b_base_qlora_e10_M_1e4_32_64.py) |[OpenXLab](https://openxlab.org.cn/models/detail/chg0901/EmoLLM-InternLM7B-base-10e), [ModelScope](https://www.modelscope.cn/models/chg0901/EmoLLM-InternLM7B-base-10e/summary) |
| InternLM2_1_8B_chat | 全量微调 | [internlm2_1_8b_full_alpaca_e3.py](./xtuner_config/internlm2_1_8b_full_alpaca_e3.py) | |
| InternLM2_20B_chat | LORA |[internlm2_20b_chat_lora_alpaca_e3.py](./xtuner_config/internlm2_20b_chat_lora_alpaca_e3.py)| |
| Qwen_7b_chat | QLORA | [qwen_7b_chat_qlora_e3.py](./xtuner_config/qwen_7b_chat_qlora_e3.py) | |
| Qwen1_5-0_5B-Chat | 全量微调 | [qwen1_5_0_5_B_full.py](./xtuner_config/qwen1_5_0_5_B_full.py) | |
| Baichuan2_13B_chat | QLORA | [baichuan2_13b_chat_qlora_alpaca_e3.py](./xtuner_config/baichuan2_13b_chat_qlora_alpaca_e3.py) | |
| ChatGLM3_6B | LORA | [chatglm3_6b_lora_alpaca_e3.py](./xtuner_config/chatglm3_6b_lora_alpaca_e3.py) | |
| DeepSeek MoE_16B_chat | QLORA | [deepseek_moe_16b_chat_qlora_oasst1_e3.py](./xtuner_config/deepseek_moe_16b_chat_qlora_oasst1_e3.py) | |
| Mixtral 8x7B_instruct | QLORA | [mixtral_8x7b_instruct_qlora_oasst1_e3.py](./xtuner_config/mixtral_8x7b_instruct_qlora_oasst1_e3.py) | |
| LLaMA3_8b_instruct | QLORA | [aiwei_llama3_8b_instruct_qlora_e3.py](./xtuner_config/aiwei_llama3_8b_instruct_qlora_e3.py) | |
| LLaMA3_8b_instruct | QLORA | [llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M_ruozhi_scM.py](./xtuner_config/llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M_ruozhi_scM.py) |[OpenXLab](https://openxlab.org.cn/models/detail/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0), [ModelScope](https://modelscope.cn/models/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0/summary) |
| …… | …… | …… | …… |
</div>
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。
<table>
<tr>
<td align="center" style="background-color: transparent">
<img src="assets\aiwei_demo.gif" alt="占位图">
</td>
<td align="center" style="background-color: transparent">
<img src="assets\aiwei_demo2.gif" alt="占位图">
</td>
</tr>
<tr>
<td align="center" style="background-color: transparent">
<img src="assets\aiwei_demo3.gif" alt="占位图">
</td>
<td align="center" style="background-color: transparent">
<img src="assets\aiwei_demo4.gif" alt="占位图">
</td>
</tr>
</table>
## 🎇最近更新
- 【2024.6】新增基于[LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)[GLM4-9B-chat微调指南](./doc/GLM-4-9B-chat%20Lora%20微调(llama-factory).md)、新增[基于swift的微调指南](./swift/)、论文[ESC-Eval: Evaluating Emotion Support Conversations in Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2406.14952)引用了EmoLLM且EmoLLM取得了较好的效果。
- 【2024.05.28】EmoLLM使用的多轮对话数据集CPsyCounD和专业评测方法已公开,详见2024 ACL findings[《CPsyCoun: A Report-based Multi-turn Dialogue Reconstruction and Evaluation Framework for Chinese Psychological Counseling》](https://arxiv.org/abs/2405.16433)!
- 【2024.05.08】EmoLLM**爹系男友阅览体验版**上线 [1. **百度AppBuilder**](https://appbuilder.baidu.com/s/4cLyw) [2. **OpenXLab**](https://openxlab.org.cn/apps/detail/chg0901/EmoLLM3.0_Gradio_Llama3-8B-Instruct3.0), 欢迎点赞收藏
- 【2024.05.07】[增量预训练指南](xtuner_config/pt/README.md)
- 【2024.05.04】基于LLaMA3_8b_instruct的[EmoLLM3.0 OpenXLab Demo](https://st-app-center-006861-9746-jlroxvg.openxlab.space/)上线([重启链接](https://openxlab.org.cn/apps/detail/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0)), [**LLAMA3微调指南**](xtuner_config/README_llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M.md)**更新**,在[**OpenXLab**](https://openxlab.org.cn/models/detail/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0)和[**ModelScope**](https://modelscope.cn/models/chg0901/EmoLLM-Llama3-8B-Instruct3.0/summary)平台发布**LLaMA3_8b_instruct-8B QLoRA微调模型 EmoLLM3.0权重**
- 【2024.04.20】[LLAMA3微调指南](xtuner_config/README_llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M.md)及基于[LLaMA3_8b_instruct的艾薇](https://ope
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
《AI大模型应用》-心理健康大模型.zip
共256个文件
py:107个
md:50个
png:38个
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 2 浏览量
2024-07-10
18:10:31
上传
评论
收藏 85.08MB ZIP 举报
温馨提示
心理健康大模型、LLM、The Big Model of Mental Health、Finetune、InternLM2、Qwen、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek、Mixtral、LLama3、GLM4、Qwen2 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
《AI大模型应用》-心理健康大模型.zip (256个子文件)
run_qwen.bash 421B
.env 20B
aiwei_demo3.gif 1.72MB
aiwei_demo.gif 1.6MB
aiwei_demo2.gif 1.02MB
aiwei_demo4.gif 518KB
.gitignore 3KB
main.ipynb 98KB
Baby_EmoLLM.ipynb 32KB
robot.jpeg 34KB
logo.jpeg 34KB
浦语挑战赛TOP50.jpg 3.64MB
emollm小程序.bitmap-15.jpg 1.12MB
emollm小程序.bitmap-11.jpg 1018KB
emollm小程序.bitmap-5.jpg 940KB
emollm小程序.bitmap-4.jpg 930KB
emollm小程序.bitmap-2.jpg 889KB
emollm小程序.bitmap-8.jpg 827KB
emollm小程序.bitmap-3.jpg 806KB
emollm小程序.bitmap-10.jpg 804KB
emollm小程序.bitmap-6.jpg 765KB
emollm小程序.bitmap-9.jpg 737KB
emollm小程序.bitmap-14.jpg 698KB
emollm小程序.bitmap-1.jpg 693KB
emollm小程序.bitmap-7.jpg 684KB
emollm小程序.bitmap-13.jpg 657KB
emollm小程序.bitmap-12.jpg 653KB
aiwei_logo.jpg 133KB
SoulStar_data.json 41.51MB
single_turn_dataset_2.json 24.91MB
single_turn_dataset_1.json 24.09MB
data_pro.json 15.53MB
output.json 15.39MB
multi_turn_dataset_1.json 14.3MB
pt.json 9.78MB
output2.json 9.2MB
scientist.json 9.04MB
mother_v2.json 8.83MB
multi_turn_dataset_2.json 8.53MB
mother_v1.json 5.57MB
data.json 3.63MB
data.json 3.63MB
converted.json 3.27MB
aiwei.json 3.11MB
tiangou.json 2.4MB
processed_self_cognition_EmoLLM.json 62KB
self_cognition_EmoLLM.json 20KB
settings.json 67B
aiwei.jsonl 4MB
ruozhiba_format_emo.jsonl 330KB
ruozhiba_raw.jsonl 261KB
LICENSE 1KB
README_EN.md 27KB
README_llama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M.md 26KB
README.md 26KB
lmdeploy.md 19KB
README_internlm2_7b_base_qlora.md 13KB
README_EN.md 13KB
ChatGLM3-6b-ft_EN.md 12KB
README.md 11KB
ChatGLM3-6b-ft.md 10KB
Imdeploy_EN.md 10KB
README_Model_Uploading.md 9KB
GLM-4-9B-chat Lora 微调(llama-factory).md 9KB
README.md 9KB
tutorial_EN.md 6KB
README_EN.md 6KB
EmoLLM数据库SQL.md 6KB
EmoLLM原型图.md 6KB
tutorial.md 5KB
README.md 5KB
README_scientist.md 4KB
README_EN.md 4KB
README.md 4KB
README_EN.md 4KB
OCR.md 4KB
quick_start_EN.md 3KB
quick_start.md 3KB
General_evaluation_EN.md 2KB
Professional_evaluation_EN.md 2KB
Professional_evaluation.md 2KB
README_EN.md 2KB
General_evaluation.md 2KB
README.md 2KB
README_EN.md 1KB
README.md 1KB
README.md 1KB
system_prompt_v2_EN.md 957B
system_prompt_v2.md 761B
Readme_EN.md 745B
Readme.md 708B
system_prompt_v1_EN.md 618B
Book_QA_Process.md 604B
README.md 527B
system_prompt_v1.md 527B
README_EN.md 450B
README.md 377B
choose_prompt.md 328B
README.md 288B
EmoLLM数据库E-R图.md 217B
共 256 条
- 1
- 2
- 3
资源评论
季风泯灭的季节
- 粉丝: 1918
- 资源: 3370
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 自定义 带时间 戳的 ping 命令
- 害虫数据集YOLOv9标记 9771张图片,可识别稻秆蝇 亚洲稻螟 棕色飞虱 谷物传播蓟马 蛴螬 蝼蛄 稻蛆 稻瘿蚊 稻叶毛虫 稻纵卷叶螟 稻叶蝉 稻壳虫 米水象鼻虫 小褐飞虱 白背飞虱 水稻三化螟
- 基于YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码+数据集+训练好的模型-火灾火焰烟雾检测源码+数据集+训练好的模型
- 基于opencv绘图框架的A*算法可视化实现
- 自定义 带时间 戳的 ping 命令
- StockMatchs子项目,模拟的股票交易系统go语言实现,基于http的jsonrpc接口通信.zip
- 公司面试题记录汇总11
- SQuant是使用scala语言编写的量化开发工具箱,提供开箱即用的A股股票数据和外汇数据(docker镜像),以及高效的回测框架与交易模块 方便Java,Scala爱好者进行量化投资研究 .zip
- 面向云端优化的弹性与可扩展高性能计算传输协议SRD
- C# WInForm IrisSkin4控件ssk皮肤
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功