EmoLLM 是一个用于心理健康领域的大模型项目，通过对大型语言模型（LLM）进行指令微调，旨在支持用户理解、帮助用户进行心理健康辅导。
- 帮助用户理解和管理情绪
- 改善行为模式和应对策略
- 提供心理健康评估和干预措施
数据集及领域模型
EmoLLM开源了其数据集，官方根据不同的数据集训练出来了不同的领域模型，譬如角色扮演、老母亲心理咨询师、爹系男友心理咨询师。官方的介绍如下：
数据集按用处分为两种类型：General 和 Role-play
数据按格式分为两种类型：QA 和 Conversation
数据汇总：General（6个数据集）；Role-play（5个数据集）
数据集类型：
General：通用数据集，包含心理学知识、心理咨询技术等通用内容
Role-play：角色扮演数据集，包含特定角色对话风格数据等内容
以角色扮演的数据集为例，我个人的分析来看，有两点值得关注：
改造后的数据格式。基于标准的sharegpt格式或alpaca格式改造领域数据格式，用于大模型的训练。
提示词的设计。针对不同的业务场景，设计好不同的提示词。这也是提示词工程的意义与作用。
如果想详细了解，可以点开视频下方的链接。
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