UPLex：通过无监督词汇调制实现大语言模型的细粒度人格控制
计算与语言
2025-09-10 v3
摘要
人格是塑造人类交流模式的关键因素，因此调控大语言模型（LLMs）的人格在提升用户体验方面具有重要潜力。先前的方法要么依赖于在特定语料上微调LLMs，要么需要手工设计的提示以激发LLMs的特定人格。然而，前者低效且昂贵，而后者无法在细粒度层面上精确操控人格特质。为应对这些挑战，我们提出UPLex，一种在解码阶段使用无监督构建的个性化词典（UPL）来操控LLM人格特质的方法。UPL可从新构建的情境判断测试数据集中以无监督方式构建，并通过动态改变LLM对后续词预测概率的可插拔方式调制其人格表达。大量实验证明了我们的方法在细粒度操控LLM人格方面的显著有效性与可插拔性。
引用
@article{arxiv.2310.16582,
title = {UPLex: Fine-Grained Personality Control in Large Language Models via Unsupervised Lexical Modulation},
author = {Tianlong Li and Wenhao Liu and Muling Wu and Shihan Dou and Zhenghua Wang and Changze Lv and Xiaohua Wang and Xiaoqing Zheng and Xuanjing Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.16582},
year = {2025}
}
备注
EMNLP 2025 Findings