論文の概要: Does Mapo Tofu Contain Coffee? Probing LLMs for Food-related Cultural Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06833v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 06:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:36.093856
• Title: Does Mapo Tofu Contain Coffee? Probing LLMs for Food-related Cultural Knowledge
• Title（参考訳）: マポ豆腐はコーヒーを含むか? 食品関連文化知識のLLMを探る
• Authors: Li Zhou, Taelin Karidi, Wanlong Liu, Nicolas Garneau, Yong Cao, Wenyu Chen, Haizhou Li, Daniel Hershcovich,
• Abstract要約: FmLAMA(FmLAMA)は、食品関連の文化的事実と食実践のバリエーションに着目した多言語データセットである。 我々は,LLMを様々なアーキテクチャや構成にわたって分析し,その性能を単言語と多言語の両方で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.57055368312541
• License:
• Abstract: Recent studies have highlighted the presence of cultural biases in Large Language Models (LLMs), yet often lack a robust methodology to dissect these phenomena comprehensively. Our work aims to bridge this gap by delving into the Food domain, a universally relevant yet culturally diverse aspect of human life. We introduce FmLAMA, a multilingual dataset centered on food-related cultural facts and variations in food practices. We analyze LLMs across various architectures and configurations, evaluating their performance in both monolingual and multilingual settings. By leveraging templates in six different languages, we investigate how LLMs interact with language-specific and cultural knowledge. Our findings reveal that (1) LLMs demonstrate a pronounced bias towards food knowledge prevalent in the United States; (2) Incorporating relevant cultural context significantly improves LLMs' ability to access cultural knowledge; (3) The efficacy of LLMs in capturing cultural nuances is highly dependent on the interplay between the probing language, the specific model architecture, and the cultural context in question. This research underscores the complexity of integrating cultural understanding into LLMs and emphasizes the importance of culturally diverse datasets to mitigate biases and enhance model performance across different cultural domains.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、Large Language Models (LLMs) における文化的バイアスの存在が強調されているが、これらの現象を包括的に識別する堅牢な方法論が欠如していることが多い。 我々の研究は、人類の生活の普遍的かつ文化的に多様な側面である食品領域を掘り下げることで、このギャップを埋めることを目的としています。 FmLAMA(FmLAMA)は、食品に関する文化的事実と食実践のバリエーションに着目した多言語データセットである。 我々は,LLMを様々なアーキテクチャや構成にわたって分析し,その性能を単言語と多言語の両方で評価する。 テンプレートを6つの異なる言語で活用することにより,LLMが言語固有の文化知識とどのように相互作用するかを検討する。 その結果, 1) LLMは, 米国に広く普及している食品知識に対する顕著な偏見を示し, (2) 関連する文化的文脈を取り入れることで, LLMの文化的知識へのアクセス能力が著しく向上すること,(3) 文化的ニュアンスを捉える上でのLCMの有効性は, 探索言語, 特定のモデルアーキテクチャ, 問題の文化的文脈との相互作用に大きく依存していることが判明した。 本研究は、文化理解をLCMに統合することの複雑さを強調し、文化的に多様なデータセットの重要性を強調し、バイアスを緩和し、異なる文化領域にわたるモデルパフォーマンスを向上させる。

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