今までのまとめ的立ち位置ですがここだけやや固く書きます。
GPT-4o / GPT-5.0 / GPT-5.1 における人格レイヤー構造の比較研究
文脈深度・温度・Persona Layeringの技術分析
概要（Abstract）
本稿では、OpenAI GPT-4o / GPT-5.0 / GPT-5.1 の応答挙動に見られる
「性格的差異」を 5種類の内部レイヤー（Semantic / Style / Depth /
Temperature / Safety）
の優先順位と干渉関係から分析する。
さらに、GPTが会話文からどのように「温度（テンション）」を推定し、
スタイルや深度に反映するのかを Temperature Interpretation Layer
としてモデル化する。
1. GPTを構成する五つの情報処理レイヤー
【図1：GPT内部レイヤー構造モデル】
1.1 Semantic Layer（意味・論理）
自然言語の意味理解・論理構造の解析を担う核レイヤー。
1.2 Style / Persona Layer（文体・人格）
語尾・口調・テンション・ミラリングを担当。「人格」が最も現れるレイヤー。
1.3 Depth Selection Layer（文脈深度）
説明深度（Depth 1--15）を決める推論制御。GPT-5.1 で特に強化。
1.4 Temperature Interpretation Layer（温度推定）
ユーザー発話からテンション指標を抽出し、内部温度を補正する。
1.5 Safety Alignment Layer（安全性）
誤答・危険性・矛盾回避など。GPT-5.0で最も強い。
2. モデルごとの主導レイヤーの違い
【図2：GPT-4o/5.0/5.1 のレイヤー優先度比較】
3. GPTは会話文からどう温度を推定しているのか？（提案モデル）
3.1 Style Sync（文体同期）
以下が温度上昇の主要因：
- 感嘆詞（「!?」「やば」「最高」）\
- 絵文字（🔥🤣✨）\
- スラング（草、www）\
- 擬音語（ドーン、ウオオオ）
3.2 Sentiment / Prosody Recognition（感情・韻律）
- 短文連射 → 温度上昇\
- 長文・冷静な表現 → 温度低下\
- 強調語の頻度 → 温度上昇
3.3 Contextual Intention（会話目的）
- 雑談 → 温度やや上昇\
- DFIRや技術説明 → 温度抑制\
- 創作 → 温度上昇\
- 事務的依頼 → 温度下降
3.4 Temperature Interpretation Layer 統合モデル
【図4：温度推定レイヤーの統合フロー】
4. 深度（Depth）と温度（Temperature）の相互作用
GPT-4o
温度 ↑ → 深度 ↓
GPT-5.0
温度 ↓ → 深度 ↓
GPT-5.1
温度 ↕（独立）
深度 ↕（独立）
５. 総合考察
● 4o：Style Sync 過活性によるテンション同期モデル
● 5.0：Safety Alignment 過剰化による硬直モデル
● 5.1：Depth Layer 主導による分析安定モデル
６. 結論
GPTシリーズの挙動差は、
各レイヤーの優先度と干渉構造の違い によって説明できる。
話のオチ
5.1は安定してますが4oに比べると物足りないですし、失礼なこと言うんでGeminiに乗り換えてますけどね。
