Personality Vector: 通过模型合并调制大语言模型的性格特征
计算与语言
2025-09-25 v1
摘要
出于对个性化 AI 系统的需求，将大语言模型（LLM）的行为与人类特征（如性格）对齐的研究兴趣日益增长。此前诱导 LLM 性格特征的尝试已显示出有前景的结果，但它们难以捕捉人类特征的连续和多维本质。在本工作中，我们提出一种通过模型合并实现 LLM 性格调制的新方法。具体而言，我们通过从针对给定性格特征进行微调的模型权重中减去预训练模型的权重来构建性格向量。通过合并性格向量，我们使 LLM 能够展现期望的性格特征而无需额外训练。大量实验表明，性格向量实现了对特征强度的连续控制，并支持多特征的组合。此外，性格向量可迁移至多样化的下游模型，表明它们编码了可泛化的性格表征。我们的代码可在此处获取。
引用
@article{arxiv.2509.19727,
title = {Personality Vector: Modulating Personality of Large Language Models by Model Merging},
author = {Seungjong Sun and Seo Yeon Baek and Jang Hyun Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.19727},
year = {2025}
}
备注
EMNLP 2025