論文の概要: Probing Pre-Trained Language Models for Cross-Cultural Differences in Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13722v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 15:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 13:50:01.245936
• Title: Probing Pre-Trained Language Models for Cross-Cultural Differences in Values
• Title（参考訳）: 価値の異文化間差異に対する事前学習言語モデルの探索
• Authors: Arnav Arora, Lucie-Aim\'ee Kaffee, Isabelle Augenstein
• Abstract要約: 我々は、事前学習言語モデルにどの文化にわたってどの価値が埋め込まれているかを調査するためにプローブを導入する。 PTLMは文化全体における価値の差異を捉えているが、確立した価値調査と弱く一致しているだけである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.45033681054207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language embeds information about social, cultural, and political values people hold. Prior work has explored social and potentially harmful biases encoded in Pre-Trained Language models (PTLMs). However, there has been no systematic study investigating how values embedded in these models vary across cultures. In this paper, we introduce probes to study which values across cultures are embedded in these models, and whether they align with existing theories and cross-cultural value surveys. We find that PTLMs capture differences in values across cultures, but those only weakly align with established value surveys. We discuss implications of using mis-aligned models in cross-cultural settings, as well as ways of aligning PTLMs with value surveys.
• Abstract（参考訳）: 言語は人々が持つ社会的、文化的、政治的価値に関する情報を埋め込む。 以前の研究は、事前学習言語モデル(PTLM)で符号化された社会的および潜在的に有害なバイアスを調査してきた。 しかし、これらのモデルに埋め込まれた価値が文化によってどのように変化するのか、体系的な研究は行われていない。 本稿では,これらのモデルに文化のどの価値が組み込まれているのか,既存の理論や異文化間価値調査と一致しているかを調査するためのプローブを紹介する。 PTLMは文化全体における価値の差異を捉えているが、確立した価値調査と弱く一致している。 本稿では,異文化間におけるミスアライメントモデルの利用と,PTLMと価値調査の整合性について論じる。

関連論文リスト

• Self-Alignment: Improving Alignment of Cultural Values in LLMs via In-Context Learning [13.034603322224548]
  In-context Learning(ICL)とヒューマンサーベイデータを組み合わせた簡易で安価な手法を提案する。 本手法は、英語以外のテスト言語で有用であることが証明され、文化的に多種多様な国に対応する文化的価値との整合性を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T12:18:04Z)
• Extrinsic Evaluation of Cultural Competence in Large Language Models [53.626808086522985]
  本稿では,2つのテキスト生成タスクにおける文化能力の評価に焦点をあてる。 我々は,文化,特に国籍の明示的なキューが,そのプロンプトに乱入している場合のモデル出力を評価する。 異なる国におけるアウトプットのテキスト類似性とこれらの国の文化的価値との間には弱い相関関係がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:03:27Z)
• CulturePark: Boosting Cross-cultural Understanding in Large Language Models [63.452948673344395]
  本稿では,LLMを利用した文化データ収集のためのマルチエージェント通信フレームワークであるCultureParkを紹介する。 人間の信念、規範、習慣をカプセル化した高品質な異文化対話を生成する。 我々はこれらのモデルを,コンテンツモデレーション,文化的アライメント,文化教育という3つの下流課題にまたがって評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T01:49:02Z)
• CIVICS: Building a Dataset for Examining Culturally-Informed Values in Large Language Models [59.22460740026037]
  大規模言語モデル(LLM)の社会的・文化的変動を評価するためのデータセット「CIVICS:文化インフォームド・バリュース・インクルーシブ・コーパス・フォー・ソシエティ・インパクト」 我々は、LGBTQIの権利、社会福祉、移民、障害権利、代理など、特定の社会的に敏感なトピックに対処する、手作りの多言語プロンプトのデータセットを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T20:19:10Z)
• CULTURE-GEN: Revealing Global Cultural Perception in Language Models through Natural Language Prompting [73.94059188347582]
  110か国・地域での3つのSOTAモデルの文化認識を,文化条件付き世代を通して8つの文化関連トピックについて明らかにした。 文化条件付き世代は、デフォルトの文化と区別される余分な文化を区別する言語的な「マーカー」から成り立っていることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T00:50:43Z)
• Towards Measuring and Modeling "Culture" in LLMs: A Survey [21.94407169332458]
  大規模言語モデル(LLM)における文化的表現と包摂性の研究を目的とした,90以上の最近の論文について調査する。 いずれの研究も「文化」を明確に定義していない。 これらの側面を文化のプロキシと呼び、人口統計学と意味論的プロキシの2つの側面にまたがってそれらを整理します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T08:29:36Z)
• Investigating Cultural Alignment of Large Language Models [10.738300803676655]
  LLM(Large Language Models)は,異なる文化で採用されている多様な知識を真にカプセル化していることを示す。 社会学的調査をシミュレートし、実際の調査参加者のモデル応答を参考として、文化的アライメントの定量化を行う。 本稿では,人類学的推論を活用し,文化的アライメントを高める新しい手法である人類学的プロンプティングを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T18:47:28Z)
• Not All Countries Celebrate Thanksgiving: On the Cultural Dominance in Large Language Models [89.94270049334479]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)における文化的優位性について述べる。 LLMは、ユーザーが非英語で尋ねるときに期待する文化とは無関係な、不適切な英語文化関連の回答を提供することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T05:38:23Z)
• Cultural Alignment in Large Language Models: An Explanatory Analysis Based on Hofstede's Cultural Dimensions [10.415002561977655]
  本研究は,ホフステデの文化次元の枠組みを用いて文化的アライメントを定量化する文化アライメントテスト (Hoftede's CAT) を提案する。 我々は、米国、中国、アラブ諸国といった地域の文化的側面に対して、大規模言語モデル(LLM)を定量的に評価する。 その結果, LLMの文化的アライメントを定量化し, 説明的文化的次元におけるLCMの差異を明らかにすることができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T14:50:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。