PsychoLex: Unveiling the Psychological Mind of Large Language Models

要約

この論文では、特殊化された大規模言語モデル (LLM) の開発と評価を通じて、心理学と人工知能の交差点を探ります。
私たちは、ペルシア語と英語の両方で心理的タスクにおける LLM の習熟度を高めるために設計された一連のリソースである PsychoLex を紹介します。
主な貢献には、教育コンテンツ用の PsychoLexQA データセットと、複雑な心理的シナリオにおける LLM の厳密な評価用の PsychoLexEval データセットが含まれます。
さらに、心理学アプリケーションに特化して最適化された PsychoLexLLaMA モデルを紹介し、汎用モデルと比較して優れたパフォーマンスを示します。
この調査結果は、心理学の研究と応用を前進させるためのカスタマイズされた LLM の可能性を強調すると同時に、さらなる改良の余地がある領域も浮き彫りにしています。
この研究は、LLM を特殊な心理領域に統合するための基礎的な一歩を提供し、AI 主導の心理実践における将来の進歩に影響を与えます。

要約(オリジナル)

This paper explores the intersection of psychology and artificial intelligence through the development and evaluation of specialized Large Language Models (LLMs). We introduce PsychoLex, a suite of resources designed to enhance LLMs’ proficiency in psychological tasks in both Persian and English. Key contributions include the PsychoLexQA dataset for instructional content and the PsychoLexEval dataset for rigorous evaluation of LLMs in complex psychological scenarios. Additionally, we present the PsychoLexLLaMA model, optimized specifically for psychological applications, demonstrating superior performance compared to general-purpose models. The findings underscore the potential of tailored LLMs for advancing psychological research and applications, while also highlighting areas for further refinement. This research offers a foundational step towards integrating LLMs into specialized psychological domains, with implications for future advancements in AI-driven psychological practice.

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