إعداد الشخصية (Role Setting) هو وسيلة تهيئة تسمح للنموذج بالتحدث بهوية، ونبرة، وحدود معرفية محددة، وذلك من خلال التوجيهات النظامية، أو بطاقات الشخصيات، أو الضبط الدقيق. ولا يقتصر حلها على مسألة "محاكاة الشخصية" فحسب، بل يشمل أيضاً الاتساق: فلا ينبغي للشخصية نفسها أن تتناقض مع نفسها عبر جولات متعددة من المحادثة، ولا ينبغي لها تجاوز الحدود المحددة للإجابة على أسئلة لا يجب أن تجيب عنها.

كانت الصيغة المبكرة لإعداد الشخصيات تتمثل في روبوتات الدردشة القائمة على القواعد. ففي عام 1966، استخدم فايزنباوم في ورقته البحثية ELIZA—A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine مطابقة الأنماط لمحاكاة نبرة المعالج النفسي، مما يوضح أنه يمكن تشكيل "الشخصية" اعتماداً على قواعد المحادثة فقط. ومع دخول عصر النماذج الكبيرة، أصبحت إعدادات الشخصيات تأتي في الغالب من الممارسات العملية للمنتجات، وتُكتب عادةً في التوجيهات النظامية، حيث تحظى بأولوية أعلى من مدخلات المستخدم العادية.

أول معيار نظامي لإعداد الشخصيات هو RoleLLM. ففي عام 2023، بنى وانغ وفريقه ملفات شخصية لـ 100 شخصية في ورقتهم البحثية RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models، مستخدمين Context-Instruct لاستخراج المعرفة الخاصة بكل شخصية، وRoleGPT لمحاكاة أسلوب الكلام، ثم RoCIT لإجراء الضبط الدقيق للتوجيهات المشروطة بالشخصية.

أداة تقييم إعداد الشخصيات هي RoleBench، التي تضم 168,093 عينة، وتعد أول معيار نظامي دقيق على مستوى الشخصيات. وقد أدت النماذج الضبطية الناتجة، وهي RoleLLaMA (باللغة الإنجليزية) وRoleGLM (باللغة الصينية)، إلى تحسين كبير في قدرة تقمص الأدوار، بل واقتربت من الطرق المدعومة بـ GPT-4. يُعد اتساق الشخصية أساساً للرفقة بالذكاء الاصطناعي، وشخصيات الألعاب غير القابلة للعب (NPCs)، وتأصيل هوية العلامات التجارية، والمحاكاة التعليمية. ومع ذلك، فإن الانغماس المفرط في الدور قد يضخم التحيزات أو يتجاوز حدود السلامة؛ لذا فإن إعداد الشخصيات يتطلب معايير قابلة للتقييم، ولا يمكن الاعتماد على مجرد "الإحساس بأنها واقعية".