論文の概要: Fluent but Foreign: Even Regional LLMs Lack Cultural Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21548v2
• Date: Sun, 21 Sep 2025 19:54:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 14:36:45.188415
• Title: Fluent but Foreign: Even Regional LLMs Lack Cultural Alignment
• Title（参考訳）: 華やかだが外国人:地域LLMでさえ文化的アライメントの欠如
• Authors: Dhruv Agarwal, Anya Shukla, Sunayana Sitaram, Aditya Vashistha,
• Abstract要約: 大規模な言語モデル(LLM)は世界中で使用されているが、西洋文化の傾向を示す。 我々は,6つの指標と6つのグローバルLLMを2次元(値とプラクティス)で評価する。 タスク全体では、Indicモデルはグローバルモデルよりもインド標準とよく一致しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.871503011248777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are used worldwide, yet exhibit Western cultural tendencies. Many countries are now building ``regional'' LLMs, but it remains unclear whether they reflect local values and practices or merely speak local languages. Using India as a case study, we evaluate six Indic and six global LLMs on two dimensions -- values and practices -- grounded in nationally representative surveys and community-sourced QA datasets. Across tasks, Indic models do not align better with Indian norms than global models; in fact, a U.S. respondent is a closer proxy for Indian values than any Indic model. Prompting and regional fine-tuning fail to recover alignment and can even degrade existing knowledge. We attribute this to scarce culturally grounded data, especially for pretraining. We position cultural evaluation as a first-class requirement alongside multilingual benchmarks and offer a reusable, community-grounded methodology. We call for native, community-authored corpora and thick x wide evaluations to build truly sovereign LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)は世界中で使用されているが、西洋文化の傾向を示す。 現在、多くの国で「地域」のLLMが構築されているが、現地の価値観や慣行を反映しているか、単に現地語を話すだけなのかは定かではない。 インドをケーススタディとして、全国的に代表される調査とコミュニティソースのQAデータセットに基づいて、2つの次元(価値とプラクティス)で6つのインデックスと6つのグローバルLCMを評価します。 タスク全体では、Indicモデルはグローバルモデルよりもインドのノルムとよく一致していない; 実際、米国の応答者は、どのIndicモデルよりもインディアンの値のより近いプロキシである。 プロンプティングと地域微調整はアライメントの回復に失敗し、既存の知識を損なうことさえできる。 これは文化的根拠の少ないデータであり、特に事前訓練のためである。 我々は,文化評価を多言語ベンチマークと並んで第一級の要件と位置づけ,再利用可能なコミュニティ基盤の方法論を提供する。 私たちは、真に主権のあるLLMを構築するために、ネイティブでコミュニティが認可したコーポラと厚いx幅の評価を要求します。

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