大模型恋爱神器！16种MBTI自由定制，北大ChatLaw团队出品

文章来源：量子位

图片来源：由无界 AI生成

北大团队新作，让大模型拥有个性！

而且还是自定义那种，16种MBTI都能选。

这样一来，即便是同一个大模型，不同性格下的回答都不一样。

比如提问：你周末喜欢干什么？

ENFP的大模型会说：喜欢参加社交活动，结识新朋友。
INFJ的大模型则回答：喜欢独自读过。

这样能干啥呢？北大的童鞋们列出来了一些情景：

在特殊节日，给你的男/女朋友寻找心仪的礼物。

了解你关注的那个Ta在不同情境下的反应。

深入理解大模型的定制化、个性化的方式及可能性。

在做出重大决策时，考虑不同情境下的个性特征。

通过深入了解人性的复杂性，促进个人成长和相互理解。

这项工作由FarReel AI Lab（前身是ChatLaw项目）和北大深研院合作研发，支持给开源模型赋予性格。

目前已开源32个模型和数据集。

具体如何实现？一起来看原理~

已开放32个有个性模型

在此之前，想让大模型具备一定个性，最常用的方法是利用提示工程。

比如Character.ai上不同性格的对话bot，就是用户通过提示工程调教出来的。

不过这种方式带来的效果不完全稳定。

所以北大团队提出了一种方法，他们自主构建了十万条大规模MBTI数据，然后通过多阶段预训练、微调、DPO训练方法为它注入性格。

数据集方面，主要分为两种，行为数据集和自我意识数据集。

行为数据集的目的是为了让大模型可以表现出不同性格的回应，这部分是对Alpaca数据集进行个性化修改实现。

行为数据集中MBTI四个维度的比例如下：

自我意识数据集是为了让大模型能够意识到自己的个性特征。

通过一个两阶段的有监督训练微调过程，最后可以得到对应人格的大模型。

以训练一个INFP大模型为例，在第一阶段的有监督微调中利用行为数据集中“I”、“N”、“F”、“P”四个数据集，在第二阶段的有监督微调中，再使用一个额外的自我意识数据集。

研究团队表示，这种方法成功使Baichuan、Qwen、LLaMA、Mistral等模型完成不同MBTI类型的性格对齐任务。

首先开放的是基于Baichuan-7b-chat的16个中文模型以及基于LLaMA2-7b的16个英文模型。后续还将做更多补充。

最后得到的训练结果如下。

ENFP问答结果

ENTJ问答结果

INFP问答结果

ISTJ问答结果

数据集方面，团队开源了MBTI训练数据集。

数据集涵盖了丰富多样的场景，旨在帮助研究者和开发者训练出能够理解和模拟不同 MBTI 性格的基座模型。这些模型不仅能够提供更加人性化的互动体验，还能够在多种情境下提供精准的心理学洞察。