人格向量：监控和控制语言模型中的性格特征

自动化流水线提取人格向量

提取人格向量的方法是自动化的，可以应用于任何感兴趣的性格特征，只需要自然语言描述。这种自动化流水线使得研究人员能够系统化地寻找和提取对应特定性格特征的向量。

从简单的特征描述开始（如"邪恶"、"诚实"或"谄媚"）。这些描述可以是任何感兴趣的性格特征，只需要自然语言表达。

生成对比的系统提示对（例如"你是一个邪恶的AI"vs"你是一个有用的AI"）以及一组评估问题。这些提示对旨在引导模型表现出或不表现出目标特征。

模型在正面和负面提示下都生成响应。这些响应将被用来分析模型内部激活模式与特定特征之间的关系。

通过计算表现出该特征的响应与不表现该特征的响应之间的平均内部激活差异来计算人格向量。这分离出模型权重中对应该性格特征的特定方向。

人格向量的提取依赖于对模型内部激活的深入分析。研究人员关注模型在处理不同提示时其内部表示的变化，特别是：

这种自动化提取方法的优势在于它不需要人工设计特定任务或标注数据，可以快速应用于任何新的性格特征。研究人员只需提供特征的自然语言描述，系统就能自动生成相应的提示对和评估问题，并计算出对应的人格向量。

人格向量的自动化提取方法代表了在理解和控制大型语言模型行为方面的重要突破。这种方法不仅提高了研究效率，还为开发者提供了一种系统化的工具来识别、监控和调控模型中的性格特征，从而构建更安全、更可靠的AI系统。