UQ 在 #SMM4H 2023 中：利用社交媒体进行公共卫生分析的 ALEX
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过采用具有 LLMs 解释机制的 ALEX 架构，本研究旨在提高社交媒体上公共卫生分析的性能，结果表明我们的 ALEX 模型在 Social Media Mining for Health 2023 (SMM4H) 的所有任务中获得了最佳表现，并在任务 1 中获得了高分。
研究评估了多种大语言模型在心理健康任务中的表现，发现LLMs在零样本和少样本提示设计上具有有限但有希望的性能。指令微调可以显著提升LLMs在所有任务上的表现。最佳微调模型Mental-Alpaca在平衡精度上比GPT-3.5高出16.7％，并与最先进的任务特定模型相媲美。研究总结了一系列行动指南，介绍如何赋予LLMs更好的心理健康领域知识，并成为心理健康预测任务的专家。
