감성 지원을 위한 LLM 기반 공감 대화 생성

감정 지원 대화(Emotional Support Conversation, ESC)는 대화를 통해 공감적이고 효과적인 감정적 지원을 제공하는 것을 목표로 하며, 정신 건강 지원에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위해 설계되었습니다. 본 논문에서는 NLPCC 2025 제8과제 ESC 평가를 위한 우리의 해결책을 제시합니다. 여기서 우리는 프롬프트 엔지니어링과 미세 조정(finetuning) 기술을 활용한 대규모 언어 모델을 활용하였습니다. 저순위 적응(Low-Rank Adaptation)과 전체 매개변수 미세 조정(full-parameter fine-tuning) 전략을 모두 탐구하여 모델이 지지적이면서 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있는 능력을 향상시키고자 합니다. 우리의 최고 모델은 경쟁에서 두 번째로 높은 순위를 기록하여, LLMs와 효과적인 적응 방법을 결합한 ESC 작업의 잠재력을 강조하였습니다. 향후 연구는 감정 이해와 응답 개인화를 더욱 강화하여 더 실용적이고 신뢰할 수 있는 감정 지원 시스템을 구축하는 데 초점을 맞출 것입니다.