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conscientiousness
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LLM 角色在情感劳动中偏好深度表演
研究人员开发了一个包含 500 个社交场景的新数据集，以研究具有特定角色的 LLM 如何管理情感表达。研究发现，LLM 倾向于“深度表演”，这是一种个体试图真正感受其所表达情感的策略。研究发现，像尽责性和情绪稳定性这样的人格特质会持续影响模型中的这种偏好，角色可靠地影响不同模型和情感的输出。
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新方法使用OCEAN框架映射和控制LLM个性特征
研究人员开发了一种名为“Persona Cartography”的方法来衡量和控制大型语言模型（LLM）的个性特征。通过改编OCEAN框架（开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质），他们可以训练低秩适配器来放大或抑制40亿到320亿参数模型中的特定特征。这些适配器在模型规模扩展时对特征表现出很大程度上单调的影响，并且可以累加组合，影响诸如沮丧和谄媚等与安全相关的行为。该方法还包括一个无监督流程，用于发现人类心理测量学未预定义的、可解释的行为因素。