論文の概要: CARE: Aligning Language Models for Regional Cultural Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05154v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 14:57:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:12:29.795546
• Title: CARE: Aligning Language Models for Regional Cultural Awareness
• Title（参考訳）: CARE:地域文化認識のための言語モデル
• Authors: Geyang Guo, Tarek Naous, Hiromi Wakaki, Yukiko Nishimura, Yuki Mitsufuji, Alan Ritter, Wei Xu,
• Abstract要約: 既存の言語モデル(LM)はしばしば西洋中心のバイアスを示し、多様な文化的知識を表現するのに苦労する。 これに対処する以前の試みは、合成データに頼り、文化的な知識を英語でのみ表現するものだった。 まず、中国文化とアラブ文化に関する2,580の質問に対して、人選好による24.1k応答の多言語リソースであるCAREを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.676469530858924
• License:
• Abstract: Existing language models (LMs) often exhibit a Western-centric bias and struggle to represent diverse cultural knowledge. Previous attempts to address this rely on synthetic data and express cultural knowledge only in English. In this work, we study whether a small amount of human-written, multilingual cultural preference data can improve LMs across various model families and sizes. We first introduce CARE, a multilingual resource of 24.1k responses with human preferences on 2,580 questions about Chinese and Arab cultures, all carefully annotated by native speakers and offering more balanced coverage. Using CARE, we demonstrate that cultural alignment improves existing LMs beyond generic resources without compromising general capabilities. Moreover, we evaluate the cultural awareness of LMs, native speakers, and retrieved web content when queried in different languages. Our experiment reveals regional disparities among LMs, which may also be reflected in the documentation gap: native speakers often take everyday cultural commonsense and social norms for granted, while non-natives are more likely to actively seek out and document them. CARE is publicly available at https://github.com/Guochry/CARE (we plan to add Japanese data in the near future).
• Abstract（参考訳）: 既存の言語モデル(LM)はしばしば西洋中心のバイアスを示し、多様な文化的知識を表現するのに苦労する。 これに対処する以前の試みは、合成データに頼り、文化的な知識を英語でのみ表現するものだった。 本研究では,少数の人文的・多言語的文化的嗜好データが,様々なモデルファミリやサイズにわたるLMを改善することができるかどうかを考察する。 まず、中国文化とアラブ文化に関する2,580の質問に対して、人間好みの24.1k応答の多言語リソースであるCAREを紹介し、これらはすべてネイティブスピーカーによって注意深く注釈付けされ、よりバランスの取れたカバレッジを提供する。 CAREを用いて、文化的なアライメントは、一般的な能力を損なうことなく、ジェネリックリソースを超えて既存のLMを改善することを実証する。 さらに,異なる言語で検索した場合に,LM,ネイティブ話者,検索したWebコンテンツに対する文化的意識を評価した。 ネイティブ話者は日常的な文化的常識や社会的規範を尊重することが多いが、非ネイティブは積極的にそれを探求し、文書化する傾向が強い。 CAREはhttps://github.com/Guochry/CAREで公開されています。

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