論文の概要: Culturally-Grounded Chain-of-Thought (CG-CoT):Enhancing LLM Performance on Culturally-Specific Tasks in Low-Resource Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01190v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 21:57:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.708189
• Title: Culturally-Grounded Chain-of-Thought (CG-CoT):Enhancing LLM Performance on Culturally-Specific Tasks in Low-Resource Languages
• Title（参考訳）: 文化的囲い合い(CG-CoT):低資源言語における文化的タスクにおけるLCM性能の向上
• Authors: Madhavendra Thakur,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、特に低リソース言語において、文化的に特定の推論タスクに苦しむ。 本稿では,文化的文脈の高密度ベクトル検索と明示的な推論シーケンスを組み合わせた新しいプロンプト戦略であるCG-CoTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) struggle with culturally-specific reasoning tasks, particularly in low-resource languages, hindering their global applicability. Addressing this gap is crucial for equitable AI deployment. We introduce Culturally-Grounded Chain-of-Thought (CG-CoT), a novel prompting strategy that combines dense vector retrieval of cultural context with explicit reasoning sequences. Our extensive experiments on Yoruba proverb interpretation demonstrate that CG-CoT provides significantly higher culturally-aligned accuracy and depth than traditional prompting methods, validated through both automated metrics and LLM-based evaluations. Notably, we uncover stark disparities between token-level translation metrics like BLEU and human-judged cultural relevance, suggesting a rethinking of evaluation approaches for low-resource NLP.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特に低リソース言語において、文化的に特有の推論タスクに苦慮し、そのグローバルな適用性を妨げている。 このギャップに対処することは、公平なAIデプロイメントに不可欠である。 本稿では,文化的文脈の高密度ベクトル検索と明示的な推論シーケンスを組み合わせた新しいプロンプト戦略であるCG-CoTを紹介する。 ヨルバの解釈に関する広範な実験により、CG-CoTは従来のプロンプト法よりも文化的に整合した精度と深さを著しく高め、自動測定とLCMに基づく評価によって検証した。 特に,BLEUのようなトークンレベルの翻訳指標と人手による文化的関連性との間に大きな違いが発見され,低リソースNLPの評価手法の再考が示唆された。

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