Multi-Level Feedback Generation with Large Language Models for Empowering Novice Peer Counselors

📄 arXiv: 2403.15482v1 📥 PDF

作者: Alicja Chaszczewicz, Raj Sanjay Shah, Ryan Louie, Bruce A Arnow, Robert Kraut, Diyi Yang

分类: cs.CL, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2024-03-21

💡 一句话要点

利用大型语言模型生成多层次反馈以支持新手同伴辅导员

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 多层次反馈 同伴辅导 心理健康 自动化反馈 数据集构建 自我改进方法

📋 核心要点

  1. 现有的反馈机制主要依赖人类监督，导致新手辅导员缺乏详细反馈，难以有效支持心理健康问题的用户。
  2. 本文提出利用大型语言模型生成上下文化的多层次反馈，通过与心理治疗监督者共同设计反馈分类法来实现。
  3. 通过定性和定量评估，验证了该方法在降低低质量反馈生成风险方面的有效性，提升了反馈的实用性和安全性。

📝 摘要（中文）

现实的实践和量身定制的反馈是培训同伴辅导员临床技能的关键过程。然而，现有的反馈机制主要依赖人类监督，导致新手辅导员难以获得详细的反馈。本文旨在利用大型语言模型提供上下文化和多层次的反馈，帮助新手辅导员在规模上提升能力。我们与资深心理治疗监督者共同设计了多层次反馈分类法，并构建了一个包含400个情感支持对话的公开数据集，进行了全面的反馈注释。此外，我们设计了一种基于大型语言模型的自我改进方法，以增强反馈的自动生成。通过与领域专家的定性和定量评估，我们证明了该方法能够降低潜在有害和低质量反馈生成的风险，这在高风险场景中尤为重要。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是新手同伴辅导员在缺乏详细反馈的情况下，如何有效提升其临床技能的问题。现有方法主要依赖人类监督，难以满足大规模辅导需求。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型生成多层次的上下文化反馈，帮助新手辅导员在实际对话中获得及时且有效的指导。通过与经验丰富的心理治疗师共同设计反馈分类法，确保反馈的专业性和针对性。

技术框架：整体架构包括数据收集、反馈分类法设计、模型训练和反馈生成四个主要模块。首先，收集情感支持对话数据并进行标注，然后基于这些数据训练大型语言模型，最后生成反馈并进行评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于构建了一个多层次反馈分类法，并结合大型语言模型的自我改进机制，显著提升了反馈生成的质量和安全性。这与传统依赖人类监督的反馈机制形成了鲜明对比。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化反馈的相关性和准确性，同时设计了多层次的反馈结构，以适应不同经验水平的辅导员需求。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在反馈质量上显著优于传统人类监督机制，降低了低质量反馈生成的风险。定量评估显示，反馈的相关性和实用性均有显著提升，满足高风险场景的需求。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括心理健康辅导、教育培训和在线支持平台。通过自动化反馈生成，可以大幅提升新手辅导员的培训效率，降低人力成本，同时确保反馈的专业性和安全性，对心理健康服务的普及具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Realistic practice and tailored feedback are key processes for training peer counselors with clinical skills. However, existing mechanisms of providing feedback largely rely on human supervision. Peer counselors often lack mechanisms to receive detailed feedback from experienced mentors, making it difficult for them to support the large number of people with mental health issues who use peer counseling. Our work aims to leverage large language models to provide contextualized and multi-level feedback to empower peer counselors, especially novices, at scale. To achieve this, we co-design with a group of senior psychotherapy supervisors to develop a multi-level feedback taxonomy, and then construct a publicly available dataset with comprehensive feedback annotations of 400 emotional support conversations. We further design a self-improvement method on top of large language models to enhance the automatic generation of feedback. Via qualitative and quantitative evaluation with domain experts, we demonstrate that our method minimizes the risk of potentially harmful and low-quality feedback generation which is desirable in such high-stakes scenarios.