यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
यह शोधपत्र MIND (मल्टी-एजेंट इनर डायलॉग) का प्रस्ताव करता है, जो एक बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) पर आधारित एक मल्टी-एजेंट इनर डायलॉग सिस्टम है, जो आज के प्रतिस्पर्धी समाज में बिगड़ते जा रहे अवसाद और चिंता जैसे मानसिक स्वास्थ्य मुद्दों के लिए एक नए समाधान के रूप में है। मौजूदा परामर्श और चैटबॉट्स, जो भावनात्मक गहराई से रहित सामान्य प्रतिक्रियाएँ प्रदान करते हैं, की सीमाओं को दूर करने के लिए, हम उपयोगकर्ताओं के साथ एक संवादात्मक आंतरिक संवाद वातावरण बनाने के लिए LLM की शक्तिशाली उत्पादक और भूमिका-निर्वाह क्षमताओं का लाभ उठाते हैं। LLM एजेंटों को उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने और एक गहन उपचारात्मक अनुभव प्रदान करने के लिए अलग-अलग भूमिकाएँ सौंपी जाती हैं। वास्तविक दुनिया के उपचारात्मक वातावरण में मानवीय प्रयोगों के माध्यम से, हम प्रदर्शित करते हैं कि MIND मौजूदा विधियों की तुलना में अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल अनुभव प्रदान करता है। यह मानसिक स्वास्थ्य उपचार में LLM के प्रभावी उपयोग की क्षमता को दर्शाता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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एलएलएम पर आधारित एक गहन मानसिक स्वास्थ्य उपचार वातावरण के निर्माण की संभावना प्रस्तुत करना
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एक नया प्रतिमान प्रस्तुत करना जो मौजूदा परामर्श और चैटबॉट की सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है।
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मानसिक स्वास्थ्य उपचार में एलएलएम के सृजन और भूमिका-निभाने के कौशल का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए, इस पर प्रस्तुतिकरण।
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प्रयोगात्मक परिणामों के माध्यम से MIND की उपयोगकर्ता-मित्रता और प्रभावशीलता को मान्य करना।
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Limitations:
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MIND प्रणाली की दीर्घकालिक प्रभावकारिता और सुरक्षा पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
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विभिन्न मानसिक विकारों और उपयोगकर्ता विशेषताओं के लिए सामान्यीकरण को सत्यापित करने की आवश्यकता है।
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एलएलएम में नैतिक और पूर्वाग्रह संबंधी मुद्दों को संबोधित करने की आवश्यकता
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प्रयोगात्मक प्रतिभागियों की संख्या और विविधता की सीमाओं के कारण सामान्यीकरण में कठिनाइयाँ
