Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Napredno
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
The reports of my capabilities are greatly exaggerated – small LLMs for depression inference from mobile sensing data
ID
Kirovska, Ilina
(
Avtor
),
ID
Pejović, Veljko
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(516,20 KB)
MD5: 7098BC9803C883E86CD378F53CC8810C
Galerija slik
Izvleček
Modern large language models (LLMs) trained on huge amounts of textual data excel in a number of tasks related to generation and analysis of textual and even multimodal input. Automated infer- ences related to mental health status are crucial as humanity faces an epidemic of mental illness. The potential of LLMs to tackle this problem given texts written by target participants has already been documented. However, the ability of LLMs to infer a user’s health status from mobile sensing data alone has received only limited attention, while the practical feasibility of such LLMs running directly on end-user devices has not been addressed. In this paper, we conduct a preliminary analysis of the potential of a state-of-the-art mobile-ready LLM to infer a user’s depression level from mobile sensing traces. Our investigation reveals that expectations based on the success of LLMs in other tasks are not justified in the case of inferring mental health status from sensor data. We discuss augmentations that could improve LLM-based inference in the future.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
large language models
,
mobile sensing
,
depression inference
,
ubiquitous computing
Vrsta gradiva:
Drugo
Tipologija:
1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2025
Št. strani:
Str. 1-6
PID:
20.500.12556/RUL-175211
UDK:
004.89:616.895.4
COBISS.SI-ID:
253854467
Datum objave v RUL:
21.10.2025
Število ogledov:
856
Število prenosov:
13
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del monografije
Naslov:
Mental health : from research to practice in mental healthcare
Kraj izida:
[S. l.
Založnik:
s. n.
Leto izida:
2025
COBISS.SI-ID:
253847043
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
veliki jezikovni modeli
,
mobilno zaznavanje
,
ugotavljanje depresije
,
vseprisotno računalništvo
Projekti
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
J2-3047-2021
Naslov:
Kontekstno-odvisno približno računanje na mobilnih napravah
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
N2-0393-2025
Naslov:
Približno računanje za prilagodljivo porazdeljeno umetno inteligenco
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0098-2019
Naslov:
Računalniške strukture in sistemi
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj