随着大语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言生成和情感计算方面的技术进步,其在心理咨询、医患沟通和客户服务等领域的共情模拟能力受到广泛关注。LLMs的共情模拟主要表现为认知共情模拟,而非情感共情模拟,主要包括情绪识...随着大语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言生成和情感计算方面的技术进步,其在心理咨询、医患沟通和客户服务等领域的共情模拟能力受到广泛关注。LLMs的共情模拟主要表现为认知共情模拟,而非情感共情模拟,主要包括情绪识别、共情回应和语境适应。当前评估LLMs共情模拟的方法包括人工评估、自动化评估、任务驱动评估,三种方法各有优劣,适用场景有所差异。LLMs共情模拟能力与人类共情能力相比,在共情生成任务方面表现出色,但仍面临情感理解的局限性;为了进一步提升LLMs的共情模拟能力,可以采用数据增强、模型框架与架构优化、强化学习、引导词优化等方法加以改进。同时,模型使用过程中的伦理规范与潜在风险仍需引起关注。展开更多
文摘随着大语言模型(Large Language Models,LLMs)在自然语言生成和情感计算方面的技术进步,其在心理咨询、医患沟通和客户服务等领域的共情模拟能力受到广泛关注。LLMs的共情模拟主要表现为认知共情模拟,而非情感共情模拟,主要包括情绪识别、共情回应和语境适应。当前评估LLMs共情模拟的方法包括人工评估、自动化评估、任务驱动评估,三种方法各有优劣,适用场景有所差异。LLMs共情模拟能力与人类共情能力相比,在共情生成任务方面表现出色,但仍面临情感理解的局限性;为了进一步提升LLMs的共情模拟能力,可以采用数据增强、模型框架与架构优化、强化学习、引导词优化等方法加以改进。同时,模型使用过程中的伦理规范与潜在风险仍需引起关注。
