大家好！今天我要介绍的是一个非常有意思的项目，它叫做 SMILE。SMILE 是一个基于 ChatGPT 的心理健康支持项目，旨在通过将单轮对话扩展为多轮对话，提供更加包容性的语言支持。
项目简介
SMILE 的全称是 Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion，它是一个用于心理健康支持的聊天机器人。项目的愿景是为每个人在面临心理健康问题时提供及时、有效的倾听和支持。它致力于为人们提供平等、全面、易于访问的心理健康服务，无论他们身在何处、面临何种挑战。
该项目的数据集通过将真实的心理互助问答转化为多轮对话形式，提高了通用语言模型在心理健康支持领域的表现。数据集包含了约 56,000 个多轮对话，这些对话的主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。
模型地址
如果你对这个项目感兴趣，可以在以下链接找到相关的代码和模型：GitHub – qiuhuachuan/smile。你可以在这个链接中找到项目的详细信息，包括数据集、模型训练代码等。
体验地址
如果你想亲自体验一下 SMILE 项目，可以点击以下链接进入体验页面：SMILE 体验地址。在这个页面上，你可以和 SMILE 进行对话，获取情感支持和心理疏导。
快速开始
如果你想在自己的环境中运行 SMILE 项目，首先需要配置相应的环境。你可以通过以下命令安装所需的依赖：
pip install -r requirements.txt接下来，你可以运行交互式文件 MeChat_local.py 来启动对话。请注意，运行此脚本需要显存大于等于 20GB，如果你的显存满足要求，你可以在运行脚本之前指定 CUDA 设备，例如：
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 指定 CUDA 设备号然后运行以下命令启动对话：
python MeChat_local.py这样你就可以开始与 SMILE 进行对话了。
模型训练
如果你对模型训练感兴趣，可以按照以下步骤进行：
- 数据转换：在项目的
data目录下，包含了三个子目录：plain、smile和smile_cot。其中，smile目录下的数据集是通过将真实的心理互助问答扩展为多轮对话形式得到的。 - LoRA 微调：在训练模型之前，需要对 ChatGLM-6B LoRA 模型进行微调，以适应心理健康支持的任务。
以上就是 SMILE 项目的简要介绍和快速开始指南。希望这个项目能为更多人提供心理健康支持，让每个人都能够获得及时、有效的支持和倾听。如果你对这个项目感兴趣，不妨亲自体验一下或者查看源代码，了解更多细节。希望你们喜欢！😊