論文の概要: CIVICS: Building a Dataset for Examining Culturally-Informed Values in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13974v1
• Date: Wed, 22 May 2024 20:19:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 20:14:01.765190
• Title: CIVICS: Building a Dataset for Examining Culturally-Informed Values in Large Language Models
• Title（参考訳）: CIVICS: 大規模言語モデルで文化的にインフォームドされた価値を検査するためのデータセットの構築
• Authors: Giada Pistilli, Alina Leidinger, Yacine Jernite, Atoosa Kasirzadeh, Alexandra Sasha Luccioni, Margaret Mitchell,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.22460740026037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the "CIVICS: Culturally-Informed & Values-Inclusive Corpus for Societal impacts" dataset, designed to evaluate the social and cultural variation of Large Language Models (LLMs) across multiple languages and value-sensitive topics. We create a hand-crafted, multilingual dataset of value-laden prompts which address specific socially sensitive topics, including LGBTQI rights, social welfare, immigration, disability rights, and surrogacy. CIVICS is designed to generate responses showing LLMs' encoded and implicit values. Through our dynamic annotation processes, tailored prompt design, and experiments, we investigate how open-weight LLMs respond to value-sensitive issues, exploring their behavior across diverse linguistic and cultural contexts. Using two experimental set-ups based on log-probabilities and long-form responses, we show social and cultural variability across different LLMs. Specifically, experiments involving long-form responses demonstrate that refusals are triggered disparately across models, but consistently and more frequently in English or translated statements. Moreover, specific topics and sources lead to more pronounced differences across model answers, particularly on immigration, LGBTQI rights, and social welfare. As shown by our experiments, the CIVICS dataset aims to serve as a tool for future research, promoting reproducibility and transparency across broader linguistic settings, and furthering the development of AI technologies that respect and reflect global cultural diversities and value pluralism. The CIVICS dataset and tools will be made available upon publication under open licenses; an anonymized version is currently available at https://huggingface.co/CIVICS-dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,「CIVICS: Culturally-Informed & Values-Inclusive Corpus for Societal Impacts」データセットを紹介する。 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。 CIVICSはLLMのエンコードされた暗黙の値を示す応答を生成するように設計されている。 動的アノテーションプロセス、カスタマイズされたプロンプト設計、実験を通じて、オープンウェイトLLMが価値に敏感な問題にどのように反応するかを調べ、多様な言語や文化の文脈でそれらの振る舞いを探索する。 ログ確率とロングフォーム応答に基づく2つの実験的なセットアップを用いて、異なるLLM間での社会的・文化的多様性を示す。 特に、長文の応答を含む実験では、拒絶は異なるモデル間で引き起こされるが、英語や翻訳文では一貫して、より頻繁に行われることが示されている。 さらに、特定のトピックや情報源は、モデル回答、特に移民、LGBTQIの権利、社会福祉においてより顕著な違いをもたらす。 実験で示されたように、CIVICSデータセットは、将来の研究のためのツールとして機能し、より広い言語環境における再現性と透明性を促進し、グローバルな文化的多様性と価値の多元性を尊重し、反映するAI技術の発展を促進することを目的としている。 CIVICSデータセットとツールは現在https://huggingface.co/CIVICS-datasetで公開されている。

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