[项目推荐]EmoLLM-心理健康大模型

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开源心理健康大模型,由LLM指令微调而来。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。

项目介绍
  • GitHub:https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM 【EmoLLM项目提供了完善的中英文文档,包含了数据-微调-部署-RAG-评测-工具等全链路文档,并提供了社群支持答疑(见下文二维码)。本项目会持续活跃更新,欢迎关注star~】

  • 在线体验链接:

  • EmoLLM-温柔御姐艾薇(aiwei)在线体验链接:https://openxlab.org.cn/apps/detail/ajupyter/EmoLLM-aiwei

  • EmoLLM-v2.0在线体验链接:https://openxlab.org.cn/apps/detail/Farewell1/EmoLLMV2.0

  • EmoLLM-v1.0在线体验链接:https://openxlab.org.cn/apps/detail/jujimeizuo/EmoLLM

  • 模型地址:

  • EmoLLM-温柔御姐艾薇(aiwei)模型地址:https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_aiwei

  • EmoLLM-v2.0模型地址:https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_internlm2_7b_full

  • EmoLLM-v1.0模型地址:https://openxlab.org.cn/models/detail/jujimeizuo/EmoLLM_Model

  • 更多详情请关注 Github

  • EmoLLM 模型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。

目前已经开源的模型配置如下(基于 Xtuner):


对话案例
  • 提供通用的心理咨询师、专业的心理咨询师、多种角色的心理咨询师(目前已发布温柔御姐心理医生艾薇、爹系男友心理咨询师、老母亲心理咨询师、严谨科学家四种角色),可自由选择。


研发团队
  • 本项目由南开大学在读硕士(DataWhale成员)发起,多位联合负责人共同维护,由来自北京大学、华中科技大学、北京航空航天大学、江南大学、中科院自动化研究所、哈尔滨工业大学、宾夕法尼亚大学、中国石油大学、南京理工大学、西安电子科技大学、太原理工大学、复旦大学、飞桨领航团、微软等多所高校/企业的博士、硕士、本科生及个人开发者共同参与研发。

荣誉
  • 项目荣获上海人工智能实验室举办的2024浦源大模型系列挑战赛春季赛创新创意奖。

  • 项目荣获公众号NLP工程化推文宣传。


未来规划
  • 未来 EmoLLM 将持续迭代,不断提升模型的专业能力和用户体验,路线图如下:

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

AI时代的职场新潮流

听说AI要来抢工作了?别担心,新岗位可比旧岗位有趣多了!想象一下,你从搬砖工升级成了机器人操作员,从算盘小能手变成了大数据分析师,这不是美滋滋吗?所以,社会生产效率提升了,我们也能更轻松地工作。不过,想成为AI界的佼佼者?那就得赶紧学起来,不然就会被同行们甩得连AI的尾巴都摸不着了!

如何学习AI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

img

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/26750.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

git 如何强制下拉某个分支

要强制下拉Git仓库中的某个分支&#xff0c;可以使用以下命令&#xff1a; 第一步&#xff1a; git reset --hard HEAD第二步 git pull origin <分支名> git reset --hard HEAD 是一个 Git 命令&#xff0c;它的作用是将当前分支的头部重置为当前提交&#xff08;HEAD…

58.强制类型转换

目录 一.强制类型转换 二.语法格式 三.练习 四.视频教程 一.强制类型转换 强制类型转换可以实现类型之间的互相转换。 二.语法格式 (要强制转换的类型)(变量/表达式) 易错点&#xff1a; (int)xy和(int)(xy)不一样 举例&#xff1a; &#xff08;int&#xff09;a &…

Go API

Go语言提供了大量的标准库&#xff0c;因此 google 公司也为这些标准库提供了相应的API文档&#xff0c;用于告诉开发者如何使用这些标准库&#xff0c;以及标准库包含的方法。官方位置&#xff1a;https://golang.org Golang中文网在线标准库文档: https://studygolang.com/p…

RDB和AOF两种持久化机制的介绍

RDB持久化机制&#xff0c;对redis中的数据执行周期性的持久化 AOF机制对每条写入命令作为日志&#xff0c;以append-only的模式写入一个日志文件中&#xff0c;在redis重启的时候&#xff0c;可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集 如果我们想要redis仅仅作为…

【SpringBoot】94、SpringBoot中使用MyBatis-Plus实现数据权限管理

在系统管理中,除了【菜单/按钮权限】管理外,还有特别重要的是【数据权限】,在管理界面上,我们通过【菜单/按钮权限】控制每一位用户可以看到那些菜单,操作那些按钮。同样需要使用【数据权限】控制每一位用户能看到那些数据。 1、数据权限划分 通过定义一个枚举类来实现数…

荣耀正式发布Magic V Flip,打造全形态折叠屏矩阵

6月13日&#xff0c;荣耀Magic V Flip科技时尚大秀在上海举行。作为荣耀旗下首款小折叠手机&#xff0c;荣耀Magic V Flip的问世标志着荣耀完成折叠屏全体系的最终部署&#xff0c;成为少数集齐现有各类折叠屏手机形态的品牌之一。 荣耀从消费者需求出发&#xff0c;以AI和折叠…

docker-compose Install it-tools

IT-Tools前言 IT-Tools是一款开源的个人工具箱,专为IT从业人员打造,支持Docker私有化部署,包含众多实用的IT工具。其功能丰富多样,涵盖二维码生成、数据格式转换、MAC地址生成等,可满足用户多样化的需求。 前提要求 安装 docker docker-compose 参考创建一键部署it-tool…

AnythingLLM 的 Docker 使用

AnythingLLM是使用大语言模型LLM的一站式简便框架。官网的介绍如下&#xff1a; AnythingLLM is the easiest to use, all-in-one AI application that can do RAG, AI Agents, and much more with no code or infrastructure headaches. 1. 使用官方docker 最方便的方法是使…

Conda安装

conda可以做到不同项目就用不同虚拟环境,这样就能做到每个项目的依赖包都是相互独立 一、windows Download Success | Anaconda 环境变量 二、nano 本次安装Archiconda的外部python版本为python3.7.1

【论文复现|智能算法改进】基于改进鲸鱼优化算法的移动机器人多目标点路径规划

目录 1.算法原理2.数学模型3.改进点4.结果展示5.参考文献6.代码获取 1.算法原理 SCI二区|鲸鱼优化算法&#xff08;WOA&#xff09;原理及实现【附完整Matlab代码】 2.数学模型 使用 A* 算法生成所有目标点之间的距离矩阵U: U [ d 1 − 1 d 1 − 2 d 1 − 3 ⋯ d 1 − i d…

【算法训练记录——Day28】

Day28——回溯算法Ⅳ 1.复原IP地址2.[全排列](https://leetcode.cn/problems/permutations/submissions/539240290/)3.[全排列Ⅱ](https://leetcode.cn/problems/permutations-ii/description/) ● 93.复原IP地址 ● 78.子集 ● 90.子集II 1.复原IP地址 思路&#xff1a;相当于…

【C语言】二维数组(详解)

目录 1. 二维数组的创建 1.1 二维数组的概念 1.2 二维数组的创建 2. 二维数组的初始化 2.1 不完全初始化 2.2 完全初始化 2.3 按照行初始化 2.4 初始化时能省略行&#xff0c;但不能省略列 3. 二维数组的使用 3.1 二维数组下标 3.2 二维数组…

将Firefox插件导入Edge/Chrome中

目录 将Firefox插件导入Edge/Chrome中前言导出火狐插件.xpi格式插件导入edge/chorme中错误示范1错误示范2修改过程manifest.jsondict文件夹修改backgroundScript.jsinjectedScript.jsdebug过程最终backgroundScript.js和injectedScript.js代码 完工阶段修改后的源码 将Firefox插…

DS1338/PT7C4338串行实时时钟-国产兼容RS4C1338

RS4C1338串行实时时钟&#xff08;RTC&#xff09;是一种低功耗、全二进制编码十进制&#xff08;BCD&#xff09;时钟/日历加上56字节NV SRAM。地址和数据通过I2C接口串行传输。时钟/日历提供秒、分钟、小时、天、日期、月份和年份信息。对于少于31天的月份&#xff0c;月末日…

这款神器可以让屏幕截图变为HTML代码!!【送源码】

今天的开源项目是「screenshot-to-code」——这就是那个能够将截图转化为HTML/JS/Tailwind CSS代码的项目。 利用GPT-4 Vision生成代码、结合DALL-E 3生成相似的图片。 「项目的独特之处&#xff1a;」 「1. 屏幕截图即代码&#xff1a;」 将屏幕截图瞬间转变为可运行的HTML/…

区间合并——Acwing.803区间合并

区间合并 定义 区间合并是指将一组有重叠或相邻的区间合并成一个或多个更大的区间。 运用情况 图像处理&#xff1a;在图像的区域分析中&#xff0c;可能需要将相邻的具有相似特征的区域进行合并。时间区间处理&#xff1a;比如将多个连续时间段进行合并。行程规划&#xf…

iSCSI和FC存储

iSCSI存储和FC存储的特点和区别 FC存储和iSCSI存储是两种主要的网络存储解决方案&#xff0c;它们各自在性能、成本和适用场景上有着不同的特点。 FC存储是一种基于光纤通道技术的高性能、低延迟的存储解决方案。它使用专用的光纤通道网络连接存储设备和服务器&#xff0c;确…

发布中文文档类资源仓库-ChineseDocumentPDF

引言 今天中午&#xff0c;排队打饭间隙&#xff0c;刷到新闻&#xff0c;说是&#xff1a;360AILAB-NLP团队开源了中文论文、研报文档场景的轻量化版式分析模型360LayoutAnalysis。 面向中文论文及研报两个场景的轻量化版式分析模型已经开源&#xff1a; Github地址&#x…

Gi标签管理

文章目录 前言理解标签创建标签操作标签总结 前言 理解标签 标签&#xff0c;可以理解为对某次commit的一次标识&#xff0c;相当于起起了一个别名。 例如&#xff0c;在项目发布某个版本时候&#xff0c;针对最后一次commit起一个v1.0这样的标签来标识里程碑的意义。 这有什…

论文《Federated Social Recommendation with Graph Neural Network》阅读

论文《Federated Social Recommendation with Graph Neural Network》阅读 论文概况IntroMethodology问题形式化FeSoG本地图设计本地差分隐私Pseudo-Item Labeling 模型优化模型训练 论文总结 论文概况 今天总结一下最近阅读的关于联邦社会化推荐的论文《Federated Social Rec…