Machine Mindset: An MBTI Exploration of Large Language Models

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布

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文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

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本文提出了一种将MBTI人格特征整合到大型语言模型（LLM）的新方法，名为“机器思维”，通过两阶段微调和直接偏好优化。实验表明，这种方法能成功培养出具有稳定个性的LLM，与MBTI类型保持一致，对个性化人工智能的发展具有重要意义。

本文是LLM系列文章，针对《Machine Mindset: An MBTI Exploration of Large Language Models》的翻译。

摘要

我们提出了一种将Myers-Briggs类型指标（MBTI）人格特征集成到大型语言模型（LLM）中的新方法，以应对个性化人工智能中人格一致性的挑战。我们的方法“机器思维”包括两阶段微调和直接偏好优化（DPO），以将MBTI特征嵌入LLM中。这种方法确保模特将这些特质内化，提供稳定一致的个性特征。我们展示了我们的模型在各个领域的有效性，显示了模型性能与其各自的MBTI特征之间的一致性。该论文强调了在LLM中个性集成的个性数据集和新的训练方法的开发方面的重大贡献，增强了个性化人工智能应用的潜力。我们还开源了我们的模型和部分数据https://github.com/PKU-YuanGroup/Machine-Mindset。

1 引言

2 相关工作

3 方法

4 实验和结果

5 结论

在本文中，我们探索了大型语言模型（LLM）和迈尔斯·布里格斯类型指标（MBTI）之间有趣的交叉点，旨在为这些强大的模型注入独特而稳定的人格特征。通过一种涉及监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）的新方法，我们成功地培养了多种LLM，每种LLM都代表了16种MBTI人格类型中的一种。
我们的实验和评估产生了有希望的结果。使用我们的方法训练的LLM表现出与其指定的MBTI类型一致的个性。这一成就不仅有

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