Przystalski / Argasinski / Lipp

Building Personality-Driven Language Models

How Neurotic is ChatGPT

Springer

ISBN 978-3-031-80086-3

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Bibliografische Daten

Fachbuch

Buch. Hardcover

2025

11 s/w-Abbildungen, 10 Farbabbildungen.

In englischer Sprache

Umfang: xvii, 178 S.

Format (B x L): 16,8 x 24 cm

Verlag: Springer

ISBN: 978-3-031-80086-3

Produktbeschreibung

This book provides an innovative exploration into the realm of artificial intelligence (AI) by developing personalities for large language models (LLMs) using psychological principles. Aimed at making AI interactions feel more human-like, the book guides you through the process of applying psychological assessments to AIs, enabling them to exhibit traits such as extraversion, openness, and emotional stability. Perfect for developers, researchers, and entrepreneurs, this work merges psychology, philosophy, business, and cutting-edge computing to enhance how AIs understand and engage with humans across various industries like gaming and healthcare. The book not only unpacks the theoretical aspects of these advancements but also equips you with practical coding exercises and Python code examples, helping you create AI systems that are both innovative and relatable. Whether you’re looking to deepen your understanding of AI personalities or integrate them into commercial applications, this book offers the tools and insights needed to pioneer this exciting frontier. In addition, this book: - Applies human psychological assessments to measure and quantify the behavioral responses of Language Large Models. - Outlines methodologies for the training and fine-tuning of LLMs to exhibit distinct and consistent personality traits. - Offers a guide on augmenting LLMs to deliver more human-like interactions, substantially elevating the user experience.

Autorinnen und Autoren

Kundeninformationen

Applies human psychological assessments to measure and quantify the behavioral responses of Language Large Models Outlines methodologies for the training and fine-tuning of LLMs to exhibit distinct and consistent personality traits Offers a guide on augmenting LLMs to deliver more human-like interactions, substantially elevating the user experience

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