本研究探讨大型语言模型在对话系统个性化中的挑战，提出利用大五人格模型模拟个人特征的方法，并构建文本数据集以评估模型的个性能力。

本研究提出了一种新框架，通过分析Reddit的长篇日记条目生成个性化对话，克服了现有模型对静态人格的依赖。研究表明，基于大五人格特质的对话生成在个性捕捉上提高了11%，显著优于传统方法。

多项研究探讨用MBTI、大五人格等心理测试评估大语言模型人格的可行性。实验发现，模型普遍高开放性、低外向性，参数越多越开放尽责；但测试存在系统偏差，模型常同时肯定正反向题目，结果难以按人类标准解释。研究提出AInality概念，显示模型可经角色扮演动态切换人格，并揭示其隐藏特质。