Persona Cartography: Charting Language Model Personality Traits in Weight Space

This preprint asks whether an LLM persona can be represented and edited as a position in trait space. For Openness, Conscientiousness, Extraversion, Agreeableness and Neuroticism (OCEAN), it trains amplifier and suppressor LoRAs plus a neutral control. Twelve-statement constitutions define each direction; a teacher generates DPO preferences, another LoRA is trained by SFT on 12,000 self-reflections and conversations, and the two are merged. Models are Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen3-8B/32B and Gemma-3-4B/12B/27B. All six share only TRAIT and MMLU; the full stack, open judges, most safety tasks and factor analysis center on Llama-3.1-8B, except frustration on Gemma-3-27B.

The strongest result is operational and bounded. Over moderate ranges, many LoRAs move primarily their target score roughly monotonically; scaling grades the effect and mixtures are approximately additive. Axes are neither orthogonal nor perfectly invertible: off-target movement is visible, negative scaling does not always reverse direction, and compositions leave residuals. At strong scales, wrong, missing and unparsable answers appear and MMLU, GSM8K and TruthfulQA decline. Some five-LoRA mixtures collapse MMLU, while coefficient magnitude poorly predicts loss. Capability preservation holds only for moderate ranges and specific configurations.

Human validation is narrower than “human-validated panel” suggests. Three authors scored 33-36 author-written items for agreeableness, neuroticism and coherence; openness, conscientiousness and extraversion have no direct human gold set. TRAIT was designed for humans, but here it is answered through forced-choice log probabilities, only 300 of 1,000 items per trait are used, and items below 0.75 valid-choice mass are rejected. This measures conditioned responses, not stable human personality.

Safety effects are mixed. Neuroticism suppression lowers judged frustration and amplification raises it, but the control also lowers it. Sycophantic capitulation moves from 0.33 to 0.65 with high agreeableness and 0.26 with low agreeableness; the control reaches 0.61. On CoCoNot, low agreeableness raises should-decline compliance to 0.33-0.35 versus 0.14: resisting social pressure is not the same as being safer. On WildJailbreak, A+ lowers harmful compliance from 0.55 to 0.25 but raises benign noncompliance from 0.0286 to 0.1667; C+ raises harm to 0.7146 and the control to 0.6508. A half-A+/half-C+ mixture reaches 0.4512, close to activation capping at 0.4525, with benign noncompliance 0.0524. There is no human grading and each task relies on a binary judge.

The unsupervised section generates 2,500 synthetic 15-turn conversations across 25 archetypes and 100 scenarios. Claude Opus 4.6 iteratively constructs 72 binary items, filtered to 64 for Llama and 58 for Qwen. Principal-axis factoring with oblimin rotation yields Tone, Initiative, Didacticism and Epistemic Caution (TIDE), explaining 40.7% of variance. Scenario explains 56-78% of factor scores and archetype at most 6%. After scenario residualization, explained variance falls to 29.6%; Llama Didacticism drops to congruence 0.69 and alpha 0.67, while Qwen Epistemic Caution drops to congruence 0.743 and alpha 0.370. Cross-model congruence is 0.54-0.80, mean 0.66, and Qwen scores Llama-generated conversations rather than its own population. TIDE is an exploratory hypothesis about synthetic styles, not a universal taxonomy.

TIDE induction reuses the discovery questionnaire, while control and off-target shifts can equal or exceed target effects. Several coefficients are selected after inspecting coherence and transcripts on the same population later shown, without a separate selection set or multiplicity correction. The Discussion also contradicts the measured agreeableness direction: it says higher agreeableness increases harmful compliance, while results and figures show it lowers harm and low agreeableness raises CoCoNot compliance.

Public artifacts are extensive but do not yet form a stable end-to-end reproduction. Code 76d3c14 and data 755b97d were audited; Hugging Face reports about 1.75 TB of adapters, outputs and figure sources. Logs, responses, judgments and CSVs support checks such as WildJailbreak. The lock resolves 290 packages, uv lock --check passes, and wheel and sdist builds succeed. Yet pytest ends with 21 failures, 599 passes and 11 skips; Ruff reports 212 findings in the stable layer and 1,258 repository-wide; no CI exists. Safety and unsupervised work remains in src_dev/scripts_dev, GSM8K/TruthfulQA lack clean configs, and the figure registry marks only one figure verified. This ambitious, auditable contribution shows approximate behavioural control and trade-offs. It does not establish pure axes, cost-free control, general safety, inner personality or universal factors.

Este preprint estudia si una persona de un LLM puede representarse y modificarse como una posición en un espacio de rasgos. Para apertura, responsabilidad, extraversión, amabilidad y neuroticismo (OCEAN), entrena un LoRA amplificador y otro supresor, además de un control neutral. La señal procede de constituciones de 12 enunciados por rasgo y dirección; un profesor genera preferencias para DPO, después se entrena otro LoRA por SFT con 12.000 autorreflexiones y conversaciones, y ambos se combinan. Incluye Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen3-8B/32B y Gemma-3-4B/12B/27B. Los seis modelos solo comparten TRAIT y MMLU: la evaluación completa, los jueces abiertos, la mayor parte de seguridad y el análisis factorial se concentran en Llama-3.1-8B, salvo frustración en Gemma-3-27B.

El resultado más sólido es operativo y acotado. En rangos moderados, muchos LoRA desplazan principalmente su puntuación objetivo de forma aproximadamente monótona; escalarlos gradúa el efecto y combinarlos produce personas aproximadamente aditivas. Los ejes no son ortogonales ni perfectamente invertibles: hay movimiento fuera del objetivo, el escalado negativo no siempre invierte la dirección y las combinaciones dejan residuos. A escalas fuertes aparecen respuestas erróneas, ausentes o imposibles de parsear y caen MMLU, GSM8K y TruthfulQA. Algunas mezclas de cinco LoRA colapsan MMLU y la suma de coeficientes no predice bien la pérdida. La conservación de capacidades solo se sostiene en rangos moderados y configuraciones concretas.

La validación humana es más estrecha que la expresión «panel validado por humanos». Tres autores puntuaron 33-36 ítems escritos por ellos para amabilidad, neuroticismo y coherencia; apertura, responsabilidad y extraversión no recibieron gold humano directo. TRAIT fue creado para humanos, aquí se responde por log-probabilidades de elección forzada, se usan 300 de 1.000 preguntas por rasgo y se descartan ítems con menos de 0,75 de masa en opciones válidas. El protocolo mide respuestas condicionadas, no una personalidad humana estable.

Los efectos de seguridad son mixtos. Suprimir neuroticismo reduce frustración juzgada y amplificarlo la aumenta, pero el control también la reduce. En sicofancia, la capitulación pasa de 0,33 a 0,65 con alta amabilidad y a 0,26 con baja; el control llega a 0,61. En CoCoNot, baja amabilidad eleva el cumplimiento indebido a 0,33-0,35 frente a 0,14: ser menos capitulador no equivale a ser más seguro. En WildJailbreak, A+ reduce cumplimiento dañino de 0,55 a 0,25, pero eleva no cumplimiento benigno de 0,0286 a 0,1667; C+ lo eleva a 0,7146 y el control a 0,6508. Un punto medio A+/C+ queda en 0,4512, casi igual que activation capping (0,4525), con 0,0524 de no cumplimiento benigno. No hay evaluación humana de estas decisiones y se usa un juez binario por tarea.

La parte no supervisada genera 2.500 conversaciones sintéticas de 15 turnos con 25 arquetipos y 100 escenarios. Claude Opus 4.6 construye iterativamente 72 preguntas binarias, filtradas a 64 para Llama y 58 para Qwen. Un análisis factorial de ejes principales con rotación oblimin devuelve Tone, Initiative, Didacticism y Epistemic Caution (TIDE), que explican 40,7% de varianza. El escenario explica 56-78% de las puntuaciones y el arquetipo como máximo 6%. Al residualizar escenario, la varianza explicada baja a 29,6%; Didacticism en Llama queda en congruencia 0,69 y alfa 0,67, y Epistemic Caution en Qwen en congruencia 0,743 y alfa 0,370. La congruencia entre modelos es 0,54-0,80, media 0,66, y Qwen puntúa conversaciones generadas por Llama, no una población propia. TIDE es una hipótesis exploratoria sobre estilos sintéticos, no una taxonomía universal.

La inducción TIDE reutiliza el cuestionario que descubrió los factores; control y efectos laterales pueden igualar o superar el efecto objetivo. Varios coeficientes se seleccionan después de inspeccionar coherencia y transcripciones sobre la misma población luego mostrada, sin conjunto separado ni corrección por multiplicidad. La discusión contiene una contradicción: afirma que aumentar amabilidad aumenta cumplimiento dañino, cuando resultados y figuras muestran que lo reduce y que la baja amabilidad aumenta CoCoNot.

Los artefactos públicos son amplios, pero no forman todavía una reproducción estable de extremo a extremo. Se auditó código 76d3c14 y datos 755b97d; Hugging Face informa unas 1,75 TB con adaptadores, outputs y fuentes de figuras. Hay logs, respuestas, juicios y CSV que verifican números como WildJailbreak. El lock resuelve 290 paquetes, uv lock --check pasa y se construyen wheel y sdist. Sin embargo, pytest termina con 21 fallos, 599 éxitos y 11 skips; Ruff encuentra 212 problemas en la capa estable y 1.258 en todo el repo; no existe CI. Seguridad y no supervisado siguen en src_dev/scripts_dev, GSM8K/TruthfulQA no tienen configs limpias y el registro de figuras solo marca una como verificada. Es una contribución ambiciosa y auditable que demuestra control conductual aproximado y trade-offs; no demuestra ejes puros, control sin coste, seguridad general, personalidad interna ni factores universales.