論文の概要: Evaluating Cultural Adaptability of a Large Language Model via Simulation of Synthetic Personas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06929v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 14:32:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 17:16:52.982589
• Title: Evaluating Cultural Adaptability of a Large Language Model via Simulation of Synthetic Personas
• Title（参考訳）: 合成ペルソナのシミュレーションによる大規模言語モデルの文化的適応性の評価
• Authors: Louis Kwok, Michal Bravansky, Lewis D. Griffin,
• Abstract要約: 我々は、GPT-3.5を用いて、15カ国7,286人の参加者の説得的ニュース記事に対する反応を再現する。 対象者の居住国を特定することで,GPT-3.5の対応性の向上が期待できる。 対照的に、ネイティブ言語プロンプトを使用すると、全体的なアライメントを大幅に削減するシフトが発生する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0937229334408185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of Large Language Models (LLMs) in multicultural environments hinges on their ability to understand users' diverse cultural backgrounds. We measure this capability by having an LLM simulate human profiles representing various nationalities within the scope of a questionnaire-style psychological experiment. Specifically, we employ GPT-3.5 to reproduce reactions to persuasive news articles of 7,286 participants from 15 countries; comparing the results with a dataset of real participants sharing the same demographic traits. Our analysis shows that specifying a person's country of residence improves GPT-3.5's alignment with their responses. In contrast, using native language prompting introduces shifts that significantly reduce overall alignment, with some languages particularly impairing performance. These findings suggest that while direct nationality information enhances the model's cultural adaptability, native language cues do not reliably improve simulation fidelity and can detract from the model's effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 多文化環境における大規模言語モデル(LLM)の成功は、ユーザの多様な文化的背景を理解する能力に依存している。 質問紙型心理実験の範囲内で,LLMが様々な国籍を表す人物プロファイルをシミュレートすることで,この能力を計測する。 具体的には、GPT-3.5を用いて、15カ国7,286人の参加者の説得的なニュース記事に対する反応を再現し、その結果を、同じ人口統計学的特徴を共有する実際の参加者のデータセットと比較する。 対象者の居住国を特定することで,GPT-3.5の対応性の向上が期待できる。 対照的に、ネイティブ言語プロンプトの使用は、全体的なアライメントを著しく減少させるシフトを導入し、一部の言語は特にパフォーマンスを損なう。 これらの結果は,直接的国籍情報によってモデルの文化的適応性が向上する一方で,母国語の手がかりはシミュレーションの忠実さを確実に改善せず,モデルの有効性を損なう可能性があることを示唆している。

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