Large Language Models are Capable of Offering Cognitive Reappraisal, if Guided

大型语言模型（LLMs）为情感支持提供了新的机会，最近的研究表明它们可以对处于困境中的人产生共情回应。然而，长期的心理健康需要情感自我调节，一次性的共情回应是不够的。本研究首先探讨了认知重评估，这是心理学实践者使用语言有针对性地改变个体对情境的负面评价的策略；这些评价被认为是人类情感体验的根源。我们假设，心理学基础原理可以使LLMs具备这种高级心理学能力，并设计了RESORT，它包括一系列跨多个维度的重评估构成，可以用作LLM的指令。我们进行了首次专家评估（由具有硕士或博士学位的临床心理学家进行），评估LLM的零-shot能力，以产生对中等长度的社交媒体信息的认知重评估回应，以寻求支持。这种细粒度的评估表明，即使是由RESORT指导的7B规模的LLMs也能够产生共情回应，帮助用户重新评估他们的情况。

研究如何使用语言模型来进行情绪支持和情感自我调节，以提高用户的心理健康水平。

使用心理学中的认知重评方法，设计了一系列跨多个维度的重评构建，用作大型语言模型的指令，以生成情感回应并帮助用户重新评估他们的情况。

论文进行了一项专家评估，评估了大型语言模型的零-shot能力，以生成对社交媒体消息的认知重评回应。实验结果表明，即使是7B规模的大型语言模型，也能生成有助于用户重新评估情况的情感回应。

最近的相关研究包括：1.使用情感理解和生成技术的情感支持系统；2.使用大型语言模型的情感对话系统；3.使用深度强化学习的个性化情感支持系统。