論文の概要: CULTURE-GEN: Revealing Global Cultural Perception in Language Models through Natural Language Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10199v2
• Date: Fri, 19 Apr 2024 18:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 20:37:54.744867
• Title: CULTURE-GEN: Revealing Global Cultural Perception in Language Models through Natural Language Prompting
• Title（参考訳）: CULTURE-GEN:自然言語による言語モデルにおけるグローバルカルチャー知覚の解明
• Authors: Huihan Li, Liwei Jiang, Nouha Dziri, Xiang Ren, Yejin Choi,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.57358309546798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the utilization of large language models (LLMs) has proliferated worldwide, it is crucial for them to have adequate knowledge and fair representation for diverse global cultures. In this work, we uncover culture perceptions of three SOTA models on 110 countries and regions on 8 culture-related topics through culture-conditioned generations, and extract symbols from these generations that are associated to each culture by the LLM. We discover that culture-conditioned generation consist of linguistic "markers" that distinguish marginalized cultures apart from default cultures. We also discover that LLMs have an uneven degree of diversity in the culture symbols, and that cultures from different geographic regions have different presence in LLMs' culture-agnostic generation. Our findings promote further research in studying the knowledge and fairness of global culture perception in LLMs. Code and Data can be found in: https://github.com/huihanlhh/Culture-Gen/
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) の利用が世界中で増加しているため, 多様なグローバル文化に対して適切な知識と公正な表現を持つことが重要である。 本研究は,文化条件付き世代を通して,110か国と8か国における3つのSOTAモデルの文化認識を明らかにし,それぞれの文化に関連するシンボルをLLMによって抽出する。 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。 また, LLMは文化シンボルに不均一な多様性を持ち, 異なる地理的領域の文化は, LLMの文化に依存しない世代に異なる存在であることがわかった。 本研究は,LLMにおけるグローバルカルチャー認識の知識と公正性について,さらなる研究を促進するものである。 コードとデータは、https://github.com/huihanlhh/Culture-Gen/で参照できる。

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