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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：
| 模型 | 类型 |
|---|---|
| InternLM2_7B_chat | qlora |
| InternLM2_7B_chat | 全量微调 |
| InternLM2_1_8B_chat | 全量微调 |
| Qwen_7b_chat | qlora |
| Qwen1_5-0_5B-Chat | 全量微调 |
| Baichuan2_13B_chat | qlora |
| ChatGLM3_6B | lora |
| DeepSeek MoE_16B_chat | qlora |
| Mixtral 8x7B_instruct | qlora |
| …… | …… |
| 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。
- 【2024.3.3】 基于InternLM2-7B-chat全量微调版本开源，需要两块A100*80G，更新专业评估，详见evaluate，更新基于PaddleOCR的PDF转txt工具脚本，详见scripts
- 【2024.2.29】更新客观评估计算，详见evaluate，更新一系列数据集，详见datasets。
- 【2024.2.27】更新英文readme和一系列数据集（舔狗和单轮对话）
- 【2024.2.23】推出基于InternLM2_7B_chat_qlora的
温柔御姐心理医生艾薇，点击获取模型权重，配置文件，在线体验链接 - 【2024.2.23】更新若干微调配置，新增 data_pro.json（数量更多、场景更全、更丰富）和 aiwei.json（温柔御姐角色扮演专用，带有Emoji表情），即将推出
温柔御姐心理医生艾薇 - 【2024.2.18】 基于Qwen1_5-0_5B-Chat全量微调版本开源，算力有限的道友可以玩起来~
查看更多
- 【2024.2.6】 EmoLLM在Openxlab 平台下载量高达18.7k，欢迎大家体验！
- 【2024.2.5】 项目荣获公众号NLP工程化推文宣传推文链接，为博主推广一波，欢迎大家关注！！🥳🥳
- 【2024.2.3】 项目宣传视频完成 😊
- 【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 😀
- 硬件：A100 40G（仅针对InternLM2_7B_chat+qlora微调+deepspeed zero2优化）
- Clone the repo
git clone https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM.git├─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
请阅读数据构建指南查阅
本次微调用到的数据集见datasets
详见微调指南
详见部署指南
更多详情
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- Fork the Project
- Create your Feature Branch (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - Commit your Changes (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - Push to the Branch (
git push origin feature/AmazingFeature) - Open a Pull Request
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。
aJupyter@datawhale成员、南开大学在读硕士
jujimeizuo@江南大学在读硕士
Smiling&Weeping@哈尔滨工业大学（威海）在读本科生
Farewell@飞桨领航团区域主管、文心大模型核心开发者
ZhouXinAo@南开大学在读硕士
MING_X@华中科技大学在读本科生
Z_L@swufe
MrCatAI@AI搬用工
ZeyuBa@自动化所在读硕士
aiyinyuedejustin@宾夕法尼亚大学在读硕士
Nobody-ML@中国石油大学（华东）在读本科生
chg0901@韩国光云大学博士生
该项目签署了MIT 授权许可，详情请参阅 LICENSE
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