Personality Latents：用本人写作条件化冻结语言模型人格
原文标题：Personality Latents: Conditioning Frozen Language Models on Individuals from Their Own Writing
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论文提出 Personality Latents（PL），从每个人自己的写作中学习一个潜在向量，无需人格标签或书面档案，作为软前缀注入冻结语言模型。在 MBTI 各轴上 AUC 超过 persona embedding 与提示基线，且用 Qwen2.5-3B-Instruct 学到的潜在向量可通过适配器迁移到 Llama-3.1-8B-Instruct。
- 问题
- 控制模型人格依赖书面档案或标签，无法表达作者未写下的特质。
- 方法
- 从个人写作中学一个潜在向量，作为软前缀注入冻结模型，编码器预测新用户潜在向量。
- 结果
- MBTI 各轴 AUC 超过 persona embedding 与提示基线；Qwen2.5-3B 学到的潜在向量可经适配器迁移到 Llama-3.1-8B。
- 影响
- 个性化人格可零标签、一次前向获得，并跨模型迁移，降低定制人格的标注与重训成本。
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