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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21979v2
• Date: Sun, 22 Jun 2025 06:47:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 14:54:00.343092
• 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
• 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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