هوش مصنوعی چگونه از شبکه‌های اجتماعی، نشانه‌های سلامت روان را تشخیص می‌دهد؟

تکمیل این اپیزود

اگر مهمان یا اسپانسری جا افتاده، از فهرست موجود انتخاب کن یا نام تازه‌ای پیشنهاد بده. پیشنهادها بعد از بررسی مدیر عمومی می‌شوند.

متن منتشرشده توسط پادکستر

توضیحات اپیزود

این پادکست از دو پروژه تحقیقاتی مجزا اما مرتبط در زمینه به‌کارگیری مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در حوزه سلامت روان هستند، تهیه شده است. این مطالب، پیشرفت‌های کلیدی را در زمینه تحلیل تفسیرپذیر (Interpretable Analysis) پست‌های رسانه‌های اجتماعی و همچنین تشخیص هوشمند اختلالات روانی در محیط‌های بالینی برجسته می‌کنند: ۱. MentaLLaMA: تحلیل تفسیرپذیر سلامت روان در رسانه‌های اجتماعی MentaLLaMA اولین سری از مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز و مبتنی بر LLaMA2 است که به طور خاص برای تحلیل تفسیرپذیر سلامت روان از طریق محتوای رسانه‌های اجتماعی توسعه یافته است. هدف و چالش‌ها: روش‌های سنتی پردازش زبان طبیعی (NLP) که برای تشخیص سلامت روان در رسانه‌های اجتماعی به کار می‌روند، اغلب دارای قابلیت تعمیم ضعیف و تفسیرپذیری پایین هستند. هدف MentaLLaMA این است که علاوه بر ارائه پیش‌بینی، توضیحات مفصلی برای تصمیمات خود تولید کند تا قابلیت اطمینان مدل افزایش یابد. یکی از چالش‌های اصلی برای تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها در این حوزه، کمبود داده‌های آموزشی با کیفیت بالا و تفسیرهای قابل اعتماد است.

نظرها