यह शोधपत्र एनएलपीसीसी 2025 कार्य 8 पर भावना समर्थन वार्तालाप (ईएससी) के मूल्यांकन हेतु एक समाधान प्रस्तुत करता है। हम एक संवादात्मक प्रणाली का निर्माण करते हैं जो एक बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) पर त्वरित इंजीनियरिंग और फ़ाइन-ट्यूनिंग तकनीकों का उपयोग करके सहानुभूतिपूर्ण और प्रभावी भावना समर्थन प्रदान करती है। लेखक मॉडल की सहायक और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की क्षमता को बढ़ाने के लिए पैरामीटर-कुशल निम्न-श्रेणी अनुकूलन (एलआरए) और वैश्विक पैरामीटर फ़ाइन-ट्यूनिंग रणनीतियों, दोनों का अन्वेषण करते हैं। सर्वोच्च प्रदर्शन करने वाले मॉडल को प्रतियोगिता में दूसरा स्थान मिला, जिसने ईएससी कार्यों के लिए एलएलएम और प्रभावी अनुकूलन विधियों के संयोजन की क्षमता को प्रदर्शित किया। भविष्य का कार्य एक व्यावहारिक और विश्वसनीय भावना समर्थन प्रणाली बनाने के लिए भावना समझ और प्रतिक्रिया वैयक्तिकरण को और बेहतर बनाने पर केंद्रित होगा।
