論文の概要: Meta-Cultural Competence: Climbing the Right Hill of Cultural Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09637v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 04:51:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 03:23:13.644017
• Title: Meta-Cultural Competence: Climbing the Right Hill of Cultural Awareness
• Title（参考訳）: メタカルチャー・コンピテンス:文化意識の右の丘を登る
• Authors: Sougata Saha, Saurabh Kumar Pandey, Monojit Choudhury,
• Abstract要約: 我々は、それは文化的な認識や知識ではなく、AIシステムに必要なメタ文化的能力であると主張している。 メタカルチャー・コンピテンスAIシステムの原則を概説し、それらを測定・モデル化する方法について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.98067475490853
• License:
• Abstract: Numerous recent studies have shown that Large Language Models (LLMs) are biased towards a Western and Anglo-centric worldview, which compromises their usefulness in non-Western cultural settings. However, "culture" is a complex, multifaceted topic, and its awareness, representation, and modeling in LLMs and LLM-based applications can be defined and measured in numerous ways. In this position paper, we ask what does it mean for an LLM to possess "cultural awareness", and through a thought experiment, which is an extension of the Octopus test proposed by Bender and Koller (2020), we argue that it is not cultural awareness or knowledge, rather meta-cultural competence, which is required of an LLM and LLM-based AI system that will make it useful across various, including completely unseen, cultures. We lay out the principles of meta-cultural competence AI systems, and discuss ways to measure and model those.
• Abstract（参考訳）: 最近の多くの研究で、Large Language Models (LLMs) は西洋やアングロを中心にした世界観に偏りがあることが示されており、非西洋文化におけるその有用性を損なうものである。 しかし、「文化」は複雑で多面的な話題であり、LLMやLLMベースのアプリケーションにおけるその認識、表現、モデリングは、様々な方法で定義され、測定することができる。 本稿では, LLMが「文化的意識」を持つことの意味を問うとともに, Bender and Koller (2020) が提唱したオクトパステストの拡張である思考実験を通じて, LLM と LLM をベースとしたAIシステムに必要なメタカルチャー能力ではなく, 文化的意識や知識ではなく, 全く見えず, さまざまな文化において有用であると考える。 メタカルチャー・コンピテンスAIシステムの原則を概説し、それらを測定・モデル化する方法について議論する。

関連論文リスト

• Through the Prism of Culture: Evaluating LLMs' Understanding of Indian Subcultures and Traditions [9.357186653223332]
  インド社会におけるリトル・トラディションを認識し,正確に応答する大規模言語モデルの能力を評価する。 一連のケーススタディを通じて、LLMが支配的なグレートトラディションとローカライズされたリトルトラディションの相互作用のバランスをとることができるかどうかを評価する。 その結果,LLMは文化的ニュアンスを表現できる能力を示す一方で,実践的,文脈特異的なシナリオにこの理解を適用するのに苦慮していることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T06:58:25Z)
• CultureVLM: Characterizing and Improving Cultural Understanding of Vision-Language Models for over 100 Countries [63.00147630084146]
  視覚言語モデル(VLM)は高度な人間とAIの相互作用を持つが、文化的な理解に苦慮している。 CultureVerseは大規模なマルチモーダルベンチマークで、682の文化的概念、188の国/地域、15の文化的概念、3の質問タイプをカバーしている。 本稿では,文化理解の大幅な向上を実現するために,我々のデータセットを微調整したVLMのシリーズであるCultureVLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T14:42:37Z)
• Survey of Cultural Awareness in Language Models: Text and Beyond [39.77033652289063]
  大規模言語モデル(LLM)を様々なアプリケーションに大規模に展開するには、LCMはインクリビティを確保するために、ユーザに文化的に敏感である必要がある。 文化は心理学や人類学で広く研究され、近年、LLMをより文化的に包括的にする研究が急増している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T16:37:50Z)
• Self-Pluralising Culture Alignment for Large Language Models [36.689491885394034]
  本稿では,大規模言語モデルと多言語文化との整合性を実現するフレームワークであるCultureSPAを提案する。 カルチャー・アウェア/アウェアアウトプットを比較することで、カルチャー関連インスタンスを検出し、収集することができる。 広範囲な実験により、CultureSPAは、一般の能力を損なうことなく、多様な文化へのLCMのアライメントを著しく改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T19:06:08Z)
• Translating Across Cultures: LLMs for Intralingual Cultural Adaptation [12.5954253354303]
  文化適応の課題を定義し,現代LLMの性能を評価するための評価枠組みを構築した。 我々は、自動適応で起こりうる問題を解析する。 本稿は, LLMの文化的理解と, 異文化のシナリオにおける創造性について, より深い知見を提供していくことを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:06:58Z)
• 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)
• Understanding the Capabilities and Limitations of Large Language Models for Cultural Commonsense [98.09670425244462]
  大規模言語モデル(LLM)は、かなりの常識的理解を示している。 本稿では,文化的コモンセンスタスクの文脈におけるいくつかの最先端LCMの能力と限界について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T20:28:34Z)
• 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)
• Does Mapo Tofu Contain Coffee? Probing LLMs for Food-related Cultural Knowledge [47.57055368312541]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T08:49:27Z)
• CulturalTeaming: AI-Assisted Interactive Red-Teaming for Challenging LLMs' (Lack of) Multicultural Knowledge [69.82940934994333]
  我々は、人間とAIのコラボレーションを活用して、挑戦的な評価データセットを構築するインタラクティブなレッドチームシステムであるCulturalTeamingを紹介する。 我々の研究は、CulturalTeamingの様々なAI支援モードが、文化的な質問の作成においてアノテータを支援することを明らかにした。 CULTURALBENCH-V0.1は、ユーザのリピートの試みにより、コンパクトだが高品質な評価データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T00:25:09Z)
• 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。