論文の概要: Pearl: A Multimodal Culturally-Aware Arabic Instruction Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21979v1
• Date: Wed, 28 May 2025 05:14:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.422842
• Title: Pearl: A Multimodal Culturally-Aware Arabic Instruction Dataset
• Title（参考訳）: パール:多言語文化に配慮したアラビア語教育データセット
• Authors: Fakhraddin Alwajih, Samar Mohamed Magdy, Abdellah El Mekki, Omer Nacar, Youssef Nafea, Safaa Taher Abdelfadil, Abdulfattah Mohammed Yahya, Hamzah Luqman, Nada Almarwani, Samah Aloufi, Baraah Qawasmeh, Houdaifa Atou, Serry Sibaee, Hamzah A. Alsayadi, Walid Al-Dhabyani, Maged S. Al-shaibani, Aya El aatar, Nour Qandos, Rahaf Alhamouri, Samar Ahmad, Razan Khassib, Lina Hamad, Mohammed Anwar AL-Ghrawi, Fatimah Alshamari, Cheikh Malainine, Doaa Qawasmeh, Aminetou Yacoub, Tfeil moilid, Ruwa AbuHweidi, Ahmed Aboeitta, Vatimetou Mohamed Lemin, Reem Abdel-Salam, Ahlam Bashiti, Adel Ammar, Aisha Alansari, Ahmed Ashraf, Nora Alturayeif, Sara Shatnawi, Alcides Alcoba Inciarte, AbdelRahim A. Elmadany, Mohamedou cheikh tourad, Ismail Berrada, Mustafa Jarrar, Shady Shehata, Muhammad Abdul-Mageed,
• Abstract要約: パールは、文化的理解のために設計された大規模なアラビアのマルチモーダルデータセットとベンチマークである。 パールは、アラブ諸国全体をカバーする文化的に重要な10の領域にまたがるK以上の例で構成されている。 すべてのデータセットとベンチマークが公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.82077543643678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mainstream large vision-language models (LVLMs) inherently encode cultural biases, highlighting the need for diverse multimodal datasets. To address this gap, we introduce Pearl, a large-scale Arabic multimodal dataset and benchmark explicitly designed for cultural understanding. Constructed through advanced agentic workflows and extensive human-in-the-loop annotations by 45 annotators from across the Arab world, Pearl comprises over K multimodal examples spanning ten culturally significant domains covering all Arab countries. We further provide two robust evaluation benchmarks Pearl and Pearl-Lite along with a specialized subset Pearl-X explicitly developed to assess nuanced cultural variations. Comprehensive evaluations on state-of-the-art open and proprietary LVLMs demonstrate that reasoning-centric instruction alignment substantially improves models' cultural grounding compared to conventional scaling methods. Pearl establishes a foundational resource for advancing culturally-informed multimodal modeling research. All datasets and benchmarks are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 主流の大規模視覚言語モデル(LVLM)は本質的に文化的バイアスを符号化しており、多様なマルチモーダルデータセットの必要性を強調している。 このギャップに対処するため、我々は大規模なアラビアマルチモーダルデータセットであるPearlを導入し、文化的理解のために明示的に設計されたベンチマークを行った。 先進的なエージェントのワークフローと、アラブ世界の45の注釈者による広範な人文の注釈によって構築され、パールはアラブ諸国の文化的に重要な10の領域にまたがるK以上のマルチモーダルの例で構成されている。 さらに2つの頑健な評価ベンチマークであるPearl-LiteとPearl-Xを,微妙な文化的変動を評価するために明示的に開発したPearl-Xとともに提供する。 最先端のオープンかつプロプライエタリなLVLMに関する総合的な評価は、推論中心の命令アライメントが従来のスケーリング手法と比較して、モデルの文化的基盤を著しく改善することを示している。 パールは、文化的にインフォームドされたマルチモーダルモデリング研究を進めるための基礎的な資源を確立している。 すべてのデータセットとベンチマークが公開されている。

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