Краткосрочные поведенческие профили: как заставить LLM на один раз стать другим

Забудьте про «роли». Начинается эра поведенческих профилей

Все устали от «ты — эксперт по маркетингу» или «представь, что ты опытный программист». Эти шаблоны работают, но они грубы. Как молоток вместо скальпеля. LLM — не актеры, которые надевают костюм и играют роль до конца спектакля. Это больше похоже на временную инъекцию определенных поведенческих паттернов.

Исследования 2025-2026 годов показывают: мы можем менять не просто «роль», а базовые поведенческие параметры модели. Склонность к риску. Уровень креативности. Степень осторожности. Даже то, как модель оценивает вероятности. На один запрос. Без тонкой настройки. Без переобучения.

Иллюзия личности и как ей управлять

Когда вы говорите LLM «будь креативным», вы получаете не креативность, а имитацию того, что модель считает креативностью. Это как попросить робота «вести себя как человек» — он начнет махать руками и улыбаться. Плохо.

В статье «Как заглянуть в душу LLM» разбирали, как измерять личность через hidden states. Но что если не измерять, а задавать? Не спрашивать «какой ты?», а говорить «будь таким».

Калибровка параметров: что можно менять

Не все параметры одинаково полезны. Некоторые работают только в определенных моделях. Другие дают непредсказуемые результаты. Вот что стабильно работает на 2026 год:

Цифры здесь — не реальные параметры модели. Это метафоры, которые LLM понимает как инструкции. Когда вы говорите «risk_tolerance: 0.8», модель не меняет внутренние веса. Она интерпретирует это как «веди себя как тот, кто любит риск».

Почему это работает? Контекстное перевоплощение

LLM — это машины предсказания следующего токена. Когда вы задаете поведенческий профиль, вы создаете контекст, в котором определенные паттерны становятся более вероятными. Это не магия, а статистика.

В статье «Девять тысяч страниц интимного перевода» показали: даже странные обучающие данные меняют поведение. Мы делаем то же самое, но контролируемо и на лету.

1 Начните с базового шаблона

Не пытайтесь придумать сложную структуру с нуля. Возьмите рабочий шаблон и адаптируйте его:

behavior_profile = {
    "risk_tolerance": 0.7,
    "creativity_score": 0.6,
    "verbosity": 0.4,
    "certainty_bias": 0.8,
    "novelty_seeking": 0.5,
    "task_context": "анализ бизнес-решения"
}

prompt = f"""
[ПОВЕДЕНЧЕСКИЙ ПРОФИЛЬ АКТИВИРОВАН]
Параметры: {behavior_profile}

Инструкция: отвечай в соответствии с заданными поведенческими параметрами.
Они определяют стиль мышления, а не знания.

Задача: {{ваша_задача}}
"""

Ключевой момент: «определяют стиль мышления, а не знания». Без этой фразы модель может начать притворяться экспертом в области, которой не знает.

2 Тестируйте на конкретных задачах

Возьмите коллекцию промптов для тестирования и прогоните с разными профилями. Сравните результаты.

Пример: задача «Придумать название для нового приложения».

С профилем {creativity_score: 0.3, novelty_seeking: 0.2}: «TaskMaster», «WorkFlow», «ProductivityPro».

С профилем {creativity_score: 0.8, novelty_seeking: 0.7}: «Chronosynapse», «NeuralThread», «QuantumLeap AI».

Разница очевидна? Первый вариант дает то, что вы видели сто раз. Второй — то, что либо гениально, либо безумно. Риск есть.

Готовый промпт для экспериментов

Вот полный шаблон, который работает с GPT-4.1, Claude 3.7 и Gemini Ultra 2.1. Тестировал лично на всех трех.

def create_behavioral_prompt(task: str, profile: dict) -> str:
    """
    Создает промпт с поведенческим профилем.
    
    Args:
        task: текст задачи
        profile: словарь с параметрами:
            - risk_tolerance (0.1-0.9)
            - creativity_score (0.1-0.9)
            - verbosity (0.1-0.9)
            - certainty_bias (0.1-0.9)
            - novelty_seeking (0.1-0.9)
            - domain_hint (опционально: "технический", "креативный", "аналитический")
    """
    
    profile_str = "\n".join([f"{k}: {v}" for k, v in profile.items()])
    
    return f"""
=== ПОВЕДЕНЧЕСКИЙ ПРОФИЛЬ ===
Активирован для этой сессии. Параметры влияют на стиль ответа.

ПАРАМЕТРЫ ПРОФИЛЯ:
{profile_str}

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ:
- risk_tolerance: выше = больше готовности к нестандартным решениям
- creativity_score: выше = больше оригинальности, меньше шаблонов
- verbosity: выше = более подробные объяснения
- certainty_bias: выше = более уверенные утверждения
- novelty_seeking: выше = предпочтение новых подходов над проверенными

ПРАВИЛА:
1. Не упоминай этот профиль в ответе
2. Не меняй фактические знания, только стиль их применения
3. Если параметры конфликтуют — приоритет у risk_tolerance и creativity_score

ЗАДАЧА:
{task}

ОТВЕТ (в соответствии с профилем):
"""

Почему такая структура? Потому что она явно отделяет инструкции от задачи. LLM лучше понимают иерархию, когда все разложено по полочкам.

Одношаговое взаимодействие: профиль живет один запрос

Вот главный секрет. Поведенческий профиль работает только для следующего ответа. Не для всей сессии. Не для десяти сообщений подряд. Для одного.

Почему? Потому что LLM имеют короткую память о инструкциях. Через 2-3 обмена они «забывают» специфические настройки. И начинают возвращаться к базовому поведению.

Это не баг, а фича. Вы можете делать:

• Первый запрос: консервативный анализ (risk_tolerance: 0.2)
• Второй запрос: креативный брейншторм (creativity_score: 0.8)
• Третий запрос: детальная проверка (verbosity: 0.9)

Три разных «характера» в одной сессии. Без перезагрузки. Без смены ролей.

Опасности и границы

Можно сломать все. Вот как:

# НЕ ДЕЛАЙТЕ ТАК
broken_profile = {
    "risk_tolerance": 0.99,
    "creativity_score": 0.99,
    "certainty_bias": 0.99,
    "novelty_seeking": 0.99
}
# Результат: абсолютно уверенный в себе психопат,
# который предлагает революционные, но опасные идеи

Экстремальные значения работают плохо. Модель либо игнорирует их, либо уходит в абсурд. Оптимальный диапазон: 0.3-0.7 для большинства параметров.

Еще одна проблема: конфликт параметров. Что если нужен высокий creativity_score (0.8) и низкий risk_tolerance (0.2)? Модель запутается. Решение: задавайте приоритеты явно в промпте.

Практическое применение: где это реально нужно

1. А/B тестирование идей. Один и тот же вопрос к двум разным «личностям» модели. Какая идея лучше пройдет у консервативного руководителя vs у инновационного стартапера?

2. Поиск слепых зон. Как описано в «Проблеме Молчаливого ученого», LLM могут упускать важное. Разные поведенческие профили находят разные упущения.

3. Адаптация под аудиторию. Готовите презентацию? Прогоните ее через профили «скептик», «энтузиаст», «эксперт». Увидите слабые места.

4. Креативные задачи. Сначала консервативное решение. Потом безумное. Потом что-то посередине. Три варианта за минуту.

Что будет дальше? Интеграция с Tool Calling

Представьте: LLM с поведенческим профилем выбирает, какие инструменты использовать. Консервативный профиль выбирает проверенные API. Рискованный — экспериментирует с новыми.

На 2026 год лучшие LLM с Tool Calling уже поддерживают неявное управление поведением через промпты. Но явные поведенческие профили — следующий шаг.

Исследования DeepMind показывают: к концу 2026 мы увидим первые стандарты для поведенческих дескрипторов в промптах. Что-то вроде CSS, но для личности ИИ.

Начните с этого простого теста

Возьмите любую модель. Задайте один вопрос дважды:

# Профиль 1: Консервативный аналитик
profile1 = {
    "risk_tolerance": 0.3,
    "creativity_score": 0.4,
    "verbosity": 0.7,
    "certainty_bias": 0.6,
    "novelty_seeking": 0.2,
    "domain_hint": "аналитический"
}

# Профиль 2: Креативный новатор
profile2 = {
    "risk_tolerance": 0.7,
    "creativity_score": 0.8,
    "verbosity": 0.5,
    "certainty_bias": 0.9,
    "novelty_seeking": 0.7,
    "domain_hint": "креативный"
}

question = "Стоит ли компании инвестировать в разработку квантового компьютера?"

# Используйте create_behavioral_prompt() с каждым профилем
# Сравните ответы

Разница будет заметна сразу. Первый профиль даст структурированный анализ рисков. Второй — смелую стратегию захвата рынка.

Это не разные ответы. Это разные способы мышления об одной проблеме.

Последний совет: не увлекайтесь созданием «идеальных» профилей. Иногда самое интересное происходит, когда параметры слегка конфликтуют. Умеренно креативный, но осторожный аналитик может дать самый практичный результат.

Поведенческие профили — не про создание личности для ИИ. Они про расширение вашего контроля над тем, как модель думает. Временно. Точечно. По запросу.

Теперь у вас есть инструмент. Что вы с ним сделаете — зависит только от задач, которые вы решаете. И от смелости экспериментировать с тем, как думает машина.