PsyDT: Using LLMs to Construct the Digital Twin of Psychological Counselor with Personalized Counseling Style for Psychological Counseling

📄 arXiv: 2412.13660v1 📥 PDF

作者: Haojie Xie, Yirong Chen, Xiaofen Xing, Jingkai Lin, Xiangmin Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-18

备注: 9 pages, 6 figures

💡 一句话要点

PsyDT：利用LLM构建具有个性化咨询风格的心理咨询师数字孪生

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 心理咨询 数字孪生 大型语言模型 个性化 One-shot学习

📋 核心要点

  1. 现有心理健康LLM忽略了心理咨询师的个性化风格差异，无法满足不同客户的需求。
  2. PsyDT框架利用GPT-4进行动态one-shot学习，捕捉咨询师的语言风格和治疗技术。
  3. 通过在合成数据集上微调LLM，PsyDT能够生成更贴近真实咨询案例的多轮对话。

📝 摘要（中文）

目前，大型语言模型（LLM）在心理咨询领域取得了显著进展。然而，现有的心理健康LLM忽略了一个关键问题，即它们没有考虑到不同的心理咨询师表现出不同的个人风格，包括语言风格和治疗技术等。因此，这些LLM无法满足寻求不同咨询风格的客户的个性化需求。为了弥合这一差距，我们提出了PsyDT，这是一个使用LLM构建具有个性化咨询风格的心理咨询师数字孪生的新框架。与收集大量真实咨询案例以创建特定咨询师数字孪生的耗时且成本高昂的方法相比，我们的框架提供了一种更快且更具成本效益的解决方案。为了构建PsyDT，我们利用动态的one-shot学习，使用GPT-4来捕捉咨询师独特的咨询风格，主要关注语言风格和治疗技术。随后，利用现有的包含客户问题的单轮长文本对话，引导GPT-4合成特定咨询师的多轮对话。最后，我们在合成数据集PsyDTCorpus上微调LLM，以实现具有个性化咨询风格的心理咨询师的数字孪生。实验结果表明，我们提出的PsyDT框架可以合成与真实咨询案例非常相似的多轮对话，并且与其他基线相比表现更好，从而表明我们的框架可以有效地构建具有特定咨询风格的心理咨询师的数字孪生。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有心理健康LLM无法模拟不同心理咨询师的个性化咨询风格的问题。现有方法依赖于大量真实咨询数据，成本高昂且耗时，难以快速构建特定咨询师的数字孪生。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，通过少量样本学习（one-shot learning）捕捉特定咨询师的独特风格，然后生成大量合成数据，用于微调LLM，从而构建该咨询师的数字孪生。这种方法避免了收集大量真实数据的需求，降低了成本和时间。

技术框架：PsyDT框架主要包含三个阶段：1) 风格捕捉：使用GPT-4进行动态one-shot学习，输入少量咨询师的对话样本，捕捉其语言风格和治疗技术。2) 对话合成：利用现有的单轮长文本对话（包含客户问题），结合捕捉到的咨询师风格，引导GPT-4生成多轮对话。3) 模型微调：在合成数据集PsyDTCorpus上微调LLM，使其具备特定咨询师的咨询风格。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于动态one-shot学习的数字孪生构建方法，能够快速且经济地构建具有个性化咨询风格的心理咨询师数字孪生。与传统方法相比，该方法无需大量真实数据，而是利用LLM的生成能力进行数据合成。

关键设计：论文使用GPT-4作为风格捕捉和对话合成的核心引擎。在风格捕捉阶段，精心设计prompt，引导GPT-4学习咨询师的语言风格和治疗技术。在对话合成阶段，使用单轮对话作为输入，并结合捕捉到的风格信息，生成多轮对话。微调阶段，选择合适的LLM作为基础模型，并使用PsyDTCorpus进行微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PsyDT框架能够合成与真实咨询案例非常相似的多轮对话，并且在对话质量和风格相似度方面优于其他基线方法。这表明PsyDT能够有效地构建具有特定咨询风格的心理咨询师数字孪生，为个性化心理咨询服务提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

PsyDT框架可应用于构建个性化的心理咨询机器人，为用户提供更贴近真实咨询师风格的心理支持。该技术还可以用于心理咨询师的培训，通过模拟不同风格的咨询场景，帮助咨询师提升技能。此外，该框架还可扩展到其他领域，例如教育、客服等，构建具有特定风格的数字助手。

📄 摘要（原文）

Currently, large language models (LLMs) have made significant progress in the field of psychological counseling. However, existing mental health LLMs overlook a critical issue where they do not consider the fact that different psychological counselors exhibit different personal styles, including linguistic style and therapy techniques, etc. As a result, these LLMs fail to satisfy the individual needs of clients who seek different counseling styles. To help bridge this gap, we propose PsyDT, a novel framework using LLMs to construct the Digital Twin of Psychological counselor with personalized counseling style. Compared to the time-consuming and costly approach of collecting a large number of real-world counseling cases to create a specific counselor's digital twin, our framework offers a faster and more cost-effective solution. To construct PsyDT, we utilize dynamic one-shot learning by using GPT-4 to capture counselor's unique counseling style, mainly focusing on linguistic style and therapy techniques. Subsequently, using existing single-turn long-text dialogues with client's questions, GPT-4 is guided to synthesize multi-turn dialogues of specific counselor. Finally, we fine-tune the LLMs on the synthetic dataset, PsyDTCorpus, to achieve the digital twin of psychological counselor with personalized counseling style. Experimental results indicate that our proposed PsyDT framework can synthesize multi-turn dialogues that closely resemble real-world counseling cases and demonstrate better performance compared to other baselines, thereby show that our framework can effectively construct the digital twin of psychological counselor with a specific counseling style.