論文の概要: Extracting and Emulsifying Cultural Explanation to Improve Multilingual Capability of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05846v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 06:05:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:52:37.298528
• Title: Extracting and Emulsifying Cultural Explanation to Improve Multilingual Capability of LLMs
• Title（参考訳）: LLMの多言語機能向上のための文化的説明の抽出とエミュレーション
• Authors: Hamin Koo, Jaehyung Kim,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収めているが、英語中心のトレーニングデータでは英語以外の言語のパフォーマンスが制限されている。 より正確かつ適切な応答に文化コンテキストを組み込むことで,LLMの多言語機能を改善する,シンプルかつ効果的なアプローチであるEMCEIを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.97780713904412
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success, but their English-centric training data limits performance in non-English languages, highlighting the need for enhancements in their multilingual capabilities. While some work on multilingual prompting methods handles non-English queries by utilizing English translations or restructuring them to more closely align with LLM reasoning patterns, these works often overlook the importance of cultural context, limiting their effectiveness. To address this limitation, we propose EMCEI, a simple yet effective approach that improves LLMs' multilingual capabilities by incorporating cultural context for more accurate and appropriate responses. Specifically, EMCEI follows a two-step process that first extracts relevant cultural context from the LLM's parametric knowledge via prompting. Then, EMCEI employs an LLM-as-Judge mechanism to select the most appropriate response by balancing cultural relevance and reasoning ability. Experiments on diverse multilingual benchmarks show that EMCEI outperforms existing baselines, demonstrating its effectiveness in handling multilingual queries with LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収めているが、英語中心のトレーニングデータによって英語以外の言語のパフォーマンスが制限され、多言語機能の拡張の必要性が強調されている。 英語の翻訳を利用したり、LLM推論パターンとより緊密に整合するように再構成したりすることで、英語以外のクエリを処理する多言語プロンプト法の研究もあるが、これらの研究は文化的な文脈の重要性を軽視し、その効果を制限していることが多い。 この制限に対処するため,より正確かつ適切な応答に文化コンテキストを組み込むことで,LLMの多言語機能を改善する,シンプルかつ効果的なEMCEIを提案する。 具体的には、EMCEIは2段階のプロセスに従って、まず最初に、LLMのパラメトリック知識から関連する文化的文脈をプロンプトを通じて抽出する。 次に、EMCEIは、文化的関連性と推論能力のバランスをとることで、最も適切な応答を選択するために、LCM-as-Judge機構を用いる。 多様な多言語ベンチマークの実験により、EMCEIは既存のベースラインよりも優れており、LLMを用いた多言語クエリの処理の有効性を示している。

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