簡介:PICA 是一個具有共情和情感共鳴能力的多輪對話模型。它能夠理解用戶的情感需求，并提供情感上的參與度，幫助用戶找到解決問題的方法。PICA 基于 ChatGLM2-6B 模型進行開發(fā)，可以用于陪伴與傾聽，但不能替代專業(yè)的心理咨詢師。

項目地址:https://github.com/NEU-DataMining/PICA

當前使用的訓練數(shù)據(jù)集:

基于self-chat方法，由ChatGPT生成的約1K條中文多輪對話數(shù)據(jù)

基于PsyQA數(shù)據(jù)集，由ChatGPT改造的約1K條中文多輪對話數(shù)據(jù)

核心功能:

1. 共情對話:PICA 能夠理解用戶的感受，并給予適當?shù)幕貞?，讓用戶感到被理解和關(guān)心。

2. 情感共鳴:PICA 能夠與用戶建立情感連接，讓用戶感受到情感上的共鳴和支持。

3. 解決問題:PICA 通過回答用戶的問題和提供建議，幫助用戶找到解決問題的方法和思路。

4. 傾聽與陪伴:PICA 能夠聆聽用戶的心聲，陪伴用戶度過困難時刻，給予支持和鼓勵。

模型調(diào)用

當前公開的PICA模型權(quán)重的base model是ChatGLM2-6B，如果要使用PICA，可以參考下面的代碼:

>>>fromtransformersimportAutoTokenizer，AutoModel>>>CHECKPOINT='ptuningweightshere'>>>config=AutoConfig.from_pretrained（"THUDM/chatglm2-6b"，trust_remote_code=True，pre_seq_len=128）>>>model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b"，config=config，trust_remote_code=True)>>>prefix_state_dict=torch.load(os.path.join(CHECKPOINT_PATH，"pytorch_model.bin"))>>>new_prefix_state_dict={}>>>fork，vinprefix_state_dict.items():>>>ifk.startswith("transformer.prefix_encoder."):>>>new_prefix_state_dict[k[len("transformer.prefix_encoder."):]]=v>>>model.transformer.prefix_encoder.load_state_dict(new_prefix_state_dict)>>>model.eval()>>>response，history=model.chat(tokenizer，"我是高三學生，學習壓力很大，父母對我的要求很高，我時常感覺喘不過氣"，history=[])我能理解你的感受。高三確實是一個充滿壓力和挑戰(zhàn)的年份。你不是一個人在戰(zhàn)斗，你并不孤單。你可以告訴我更多關(guān)于你現(xiàn)在的困境嗎?

總結(jié):PICA 是一個具有共情和情感共鳴能力的多輪對話模型，它能夠幫助用戶解決問題，提供情感上的支持與陪伴。使用 PICA 可以讓用戶感到被理解和關(guān)心，并找到解決問題的方法。

（舉報）