大规模语言模型中引发大五人格特质的文本分析：基于分类器驱动方法

借助不同输入提示，使用多个参数大小的多个大型语言模型对它们的输出进行了评估，结果显示，大型语言模型普遍表现出高度的开放性和低度的外向性，且参数越多越倾向于开放性和责任心，并且在不同数据集上对细调模型产生了微小的调整

该研究探索了AI性格的概念，发现大型语言模型（LLMs）呈现出与人类个性类似的模式。通过心理测量测试和角色扮演提示，揭示了LLMs在不同个性类型之间动态切换的能力。使用项目性测试，发现LLMs的隐藏个性特征。该研究开创了在LLMs上应用项目性测试的先例，揭示了它们多样而适应性的AI性格特征。

AI性格 LLMs 分类器 大型语言模型 心理测量测试 语言模型 项目性测试
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友