EmoLLM - メンタルヘルスのための大規模言語モデル

August 19, 2025 · View on GitHub

EmoLLM - メンタルヘルスのための大規模言語モデル

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EmoLLM

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EmoLLM 2.0 デモ · バグを報告する · 新機能を提案する

EmoLLM は、メンタルヘルスカウンセリングにおいて顧客を理解し、サポートし、助けるために設計された大規模言語モデルのシリーズです。LLMの指示から微調整されています。スターをいただけると嬉しいです~⭐⭐。オープンソースの構成は以下の通りです：

モデルタイプファイルリンクモデルリンク
Deepseek-R1_14b_int4QLoRAunslothModelScope
InternLM2_5_7B_chatQLORAinternlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.pyModelScope
InternLM2_7B_chatQLORAinternlm2_7b_chat_qlora_e3.pyModelScope
InternLM2_7B_chat全量微調整internlm2_chat_7b_full.pyOpenXLab
InternLM2_7B_baseQLORAinternlm2_7b_base_qlora_e10_M_1e4_32_64.pyOpenXLab, ModelScope
InternLM2_1_8B_chat全量微調整internlm2_1_8b_full_alpaca_e3.pyOpenXLab, ModelScope
InternLM2_20B_chatLORAinternlm2_20b_chat_lora_alpaca_e3.py
Qwen_7b_chatQLORAqwen_7b_chat_qlora_e3.py
Qwen1_5-0_5B-Chat全量微調整qwen1_5_0_5_B_full.pyModelScope
Baichuan2_13B_chatQLORAbaichuan2_13b_chat_qlora_alpaca_e3.py
ChatGLM3_6BLORAchatglm3_6b_lora_alpaca_e3.py
DeepSeek MoE_16B_chatQLORAdeepseek_moe_16b_chat_qlora_oasst1_e3.py
Mixtral 8x7B_instructQLORAmixtral_8x7b_instruct_qlora_oasst1_e3.py
LLaMA3_8b_instructQLORAaiwei_llama3_8b_instruct_qlora_e3.pyOpenXLab, ModelScope
LLaMA3_8b_instructQLORAllama3_8b_instruct_qlora_alpaca_e3_M_ruozhi_scM.pyOpenXLab, ModelScope
……………………

🎉このプロジェクトに貢献してくださる方を歓迎します！

🔍LLMの原理や底层実装に興味がある方は、ThinkLLMに注目してください。大規模モデルの各種コンポーネントをゼロから実装することに注力しています。

このモデルは、個人、グループ、社会のメンタルヘルスを完全に理解し、促進することを目的としています。このモデルには通常、以下の主要なコンポーネントが含まれます：

  • 認知要因：個人の思考パターン、信念システム、認知バイアス、問題解決能力に関するもの。認知要因は、個人が人生の出来事をどのように解釈し、対応するかに影響を与えるため、メンタルヘルスに大きな影響を与えます。
  • 感情要因：感情の調整、感情の表現、感情の経験を含む。感情の健康はメンタルヘルスの重要な部分であり、個人が感情をどのように管理し、表現し、負の感情からどのように回復するかに関与します。
  • 行動要因：個人の行動パターン、習慣、対処戦略に関するもの。これには、ストレス管理スキル、社交スキル、自己効力感（自分の能力に対する自信）が含まれます。
  • 社会環境：家族、仕事、コミュニティ、文化的背景などの外部要因であり、これらは個人のメンタルヘルスに直接的および間接的な影響を与えます。
  • 身体の健康：身体の健康とメンタルヘルスは密接に関連しています。良好な身体の健康はメンタルヘルスを促進し、その逆もまた然りです。
  • 心理的レジリエンス：逆境から回復し、適応する個人の能力を指します。心理的レジリエンスが強い人は、挑戦から回復し、それから学び、成長することができます。
  • 予防および介入措置：メンタルヘルスの大規模モデルには、心理的問題を予防し、メンタルヘルスを促進するための戦略も含まれます。これには、心理教育、カウンセリング、治療、社会的支援システムが含まれます。
  • 評価および診断ツール：メンタルヘルスを効果的に促進するためには、個人の心理状態を評価し、潜在的な心理的問題を診断するための科学的なツールが必要です。
占位图 占位图
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占位图

最近の更新

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モデルダウンロード数

  • [2024.02.05] プロジェクトが公式WeChatアカウントNLP Engineeringで紹介されました。記事のリンクはこちらです。皆さんのフォローをお待ちしています！！ 🥳🥳

公式WeChatアカウントのQRコード

栄誉

  • プロジェクトは、2024浦源大模型シリーズチャレンジ春季大会でイノベーションとクリエイティビティ賞を受賞しました。

チャレンジイノベーションとクリエイティビティ賞

ロードマップ

  • 🎉以下のメディアおよび友人の皆様に、このプロジェクトの報道とサポートに感謝します（以下、順不同！省略があれば申し訳ありませんが、感謝しています！追加を歓迎します！）：NLP工程化、机智流、爱可可爱生活、阿郎小哥、大模型日知路、AI Codeなど！

  • プロジェクトビデオEmoLLMが公開されました。ぜひご覧ください！ 😀

ロードマップ_EN

コンテンツ

開発前の構成要件
  • A100 40G（特にInternLM2_7B_chat + qlora微調整 + deepspeed zero2最適化用）
ユーザーガイド
  1. リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM.git
  1. 順番に読むか、興味のあるセクションを読む：

🍪クイックスタート

📌データ構築

🎨微調整ガイド

詳細は微調整ガイドを参照してください。

🔧デプロイメントガイド

⚙RAG（検索強化生成）

  • 詳細はRAGを参照してください。

🎓評価ガイド

  • モデル評価は一般的な指標評価と専門的な指標評価に分かれています。詳細は評価ガイドを参照してください。
追加の詳細

使用されたフレームワーク

このプロジェクトに参加する方法

貢献は、オープンソースコミュニティを学習、インスピレーション、創造の素晴らしい場所にします。あなたの貢献は非常に感謝されます。

  1. プロジェクトをフォークする
  2. フィーチャーブランチを作成する（git checkout -b feature/AmazingFeature）
  3. 変更をコミットする（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
  4. ブランチにプッシュする（git push origin feature/AmazingFeature）
  5. プルリクエストを開く

バージョン管理

このプロジェクトはバージョン管理にGitを使用しています。現在利用可能なバージョンはリポジトリで確認できます。

著者（順不同）

ユーザー名学校/組織備考貢献
aJupyter南開大学、修士課程在籍DataWhaleメンバープロジェクト発起人
MING-ZCH華中科技大学、学部生LLM X メンタルヘルス研究者プロジェクト共同リーダー
jujimeizuo江南大学、修士課程在籍
Smiling-Weeping-zhrハルビン工業大学（威海）、学部生
8baby8PaddlePaddleパイロットチーム地域ディレクター文心大モデルのコア開発者
zxazys南開大学、修士課程在籍
JasonLLLLLLLLLLLSWUFE（西南財経大学）
MrCatAIAIムーバー
ZeyuBa自動化研究所、修士課程在籍
aiyinyuedejustinペンシルベニア大学、修士課程在籍
Nobody-ML中国石油大学（華東）、学部生
chg0901MiniSoraMiniSoraのメンテナーおよび管理者LLMの事前トレーニングと微調整、モデルのアップロード、データのクリーニング、ドキュメントの翻訳
Mxoder北京航空航天大学、学部生
Anooyman南京理工大学、修士課程在籍
Vicky-3021西安電子科技大学、修士課程在籍（研究年0）
SantiagoTOP太原理工大学、修士課程在籍データのクリーニング、ドキュメント管理、Baby EmoLLMのメンテナンス
zealot52099個人開発者データ処理、LLMの微調整とRAG
wwwyfff復旦大学、修士課程在籍
jkhumor南開大学、修士課程在籍RAG
lll997150986南開大学、修士課程在籍微調整
nln-maker南開大学、修士課程在籍フロントエンドとバックエンドの開発
dream00001南開大学、修士課程在籍フロントエンドとバックエンドの開発
王几行XING北京大学、修士課程卒業データ処理、LLMの微調整、フロントエンドとバックエンドの開発
[思在]北京大学、修士課程卒業（マイクロソフト）LLMの微調整、フロントエンドとバックエンドの開発
TingWei電子科技大学、修士課程卒業LLMの微調整
PengYu石河子大学、修士課程在籍LLMの微調整
Kedreamix深圳大学、修士課程在籍初のメンタルヘルスR1蒸留データセット
HaiyangPengAIアルゴリズムエンジニア师AI心理アシスタントの開発-深思考版

著作権表示

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSEを参照してください。

いんよう

もしこのプロジェクトがあなたの研究や仕事の助けになれば、以下の形式で引用してください：

@misc{2024EmoLLM,
    title={EmoLLM: Reinventing Mental Health Support with Large Language Models},
    author={EmoLLM Team},
    howpublished={\url{https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM}},
    year={2024}
}

タスクリスト

以下に EmoLLM を引用した研究・プロジェクトを記載します。（順不同。もし記載漏れがございましたら、ご報告いただけますと幸いです。）

  • Yin C, Li F, Zhang S, et al. Mdd-5k: A new diagnostic conversation dataset for mental disorders synthesized via neuro-symbolic llm agents[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2025, 39(24): 25715-25723.
  • Gu Q, Li S, Zheng T, et al. Steel-LLM: From Scratch to Open Source--A Personal Journey in Building a Chinese-Centric LLM[J]. arXiv preprint arXiv:2502.06635, 2025.
  • Dai C, Hu J, Shi H, et al. Psyche-R1: Towards Reliable Psychological LLMs through Unified Empathy, Expertise, and Reasoning[J]. arXiv preprint arXiv:2508.10848, 2025.
  • Wang M, Wang P, Wu L, et al. AnnaAgent: Dynamic Evolution Agent System with Multi-Session Memory for Realistic Seeker Simulation[J]. arXiv preprint arXiv:2506.00551, 2025.
  • Feng Y, Wang Q, Liu K, et al. AI PsyRoom: Artificial Intelligence Platform for Segmented Yearning and Reactive Outcome Optimization Method[J]. arXiv preprint arXiv:2506.06740, 2025.

謝辞

関連プロジェクト

人々

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🌟 貢献者

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