PersonaDose：校准激活引导实现分级人格控制
原文标题：Persona Dosing: Calibrated Activation Steering for Graded Trait Control
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论文研究「人格剂量」——通过特质描述与请求的平均强度控制语言模型表达。PersonaDose在人格响应上特化共享的描述条件FLAS控制器，再针对实测特质表达校准其流时间，训练响应无需配对目标强度。在Llama-3.1-8B、Qwen3-8B、Gemma-3-4B上，其核心特质表达较对比激活加法分别提升33.2、18.3、17.8分。结果区分了控制器学到的行为范围与范围内请求的准确性。
- 问题
- 如何通过特质描述与请求强度精确控制语言模型的人格表达程度。
- 方法
- 用共享的描述条件FLAS控制器特化人格响应，再按实测特质表达校准流时间，训练无需配对目标强度。
- 结果
- 在Llama-3.1-8B、Qwen3-8B、Gemma-3-4B上核心特质表达分别提升33.2、18.3、17.8分
- 影响
- 角色扮演与人格定制产品可获得可分级、可校准的强度控制，而非只能开关式引导。
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