研究者らは、修正版Open Character Trainingパイプラインと低ランク適応器（LoRAs）を用いて、複数のモデルファミリー（Llama 3.1、Qwen3、Gemma3）の4B～32Bパラメータサイズの大規模言語モデルにBig-5 OCEAN性格特性を組み込む手法を開発した。これらの特性エンコーディング成分が単純な重み行列演算により、スケーリング、反転、組み合わせが可能であり、異なる行動特性を増幅、抑制、混合できることを実証した。
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