論文の概要: Reasoning Shapes Alignment: Investigating Cultural Alignment in Large Reasoning Models with Cultural Norms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13359v1
- Date: Mon, 17 Nov 2025 13:29:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.231518
- Title: Reasoning Shapes Alignment: Investigating Cultural Alignment in Large Reasoning Models with Cultural Norms
- Title（参考訳）: 共振形アライメント:文化規範を用いた大規模共振モデルにおける文化的アライメントの検討
- Authors: Yuhang Wang, Yanxu Zhu, Jitao Sang,
- Abstract要約: 本稿では,文化規範と整合する強力な推論能力をモデルに活用する,文化規範に基づく文化的アライメント(CNCA)フレームワークを提案する。
2つのアライメントパラダイムについて検討する: コンテキスト内アライメント法と微調整に基づく手法で、改良されたChain-of-Thoughtトレーニングデータを通じて規範を内部化する。
本研究は、文化的に情報を得たアライメント戦略により、推論モデルが多種多様な人間の価値をよりよく反映する可能性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.988103618954536
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advanced reasoning capabilities of Large Reasoning Models enable them to thoroughly understand and apply safety policies through deliberate thought processes, thereby improving the models' safety. Beyond safety, these models must also be able to reflect the diverse range of human values across various cultures. This paper presents the Cultural Norm-based Cultural Alignment (CNCA) framework, which enables models to leverage their powerful reasoning ability to align with cultural norms. Specifically, we propose three methods to automatically mine cultural norms from limited survey data and explore ways to effectively utilize these norms for improving cultural alignment. Two alignment paradigms are examined: an in-context alignment method, where cultural norms are explicitly integrated into the user context, and a fine-tuning-based method, which internalizes norms through enhanced Chain-of-Thought training data. Comprehensive experiments demonstrate the effectiveness of these methods, highlighting that models with stronger reasoning capabilities benefit more from cultural norm mining and utilization. Our findings emphasize the potential for reasoning models to better reflect diverse human values through culturally informed alignment strategies.
- Abstract（参考訳）: 大規模推論モデルの高度な推論能力により、意図的な思考プロセスを通じて安全ポリシーを徹底的に理解し、適用することが可能になり、それによってモデルの安全性が向上する。
安全性以外にも、これらのモデルはさまざまな文化にまたがるさまざまな人間の価値を反映できなければならない。
本稿では,文化規範と整合する強力な推論能力をモデルに活用する,文化規範に基づく文化的アライメント(CNCA)フレームワークを提案する。
具体的には,限られた調査データから文化規範を自動的に抽出する3つの手法を提案し,これらの基準を効果的に活用して文化的アライメントを改善する方法について検討する。
2つのアライメントパラダイムについて検討し、文化規範をユーザコンテキストに明示的に統合するコンテキスト内アライメント手法と、改良されたChain-of-Thoughtトレーニングデータを通じて規範を内部化する微調整方式について検討した。
総合的な実験は、これらの手法の有効性を実証し、より強力な推論能力を持つモデルは、文化的なノルム採掘と利用の恩恵を受けることを強調した。
本研究は、文化的に情報を得たアライメント戦略により、推論モデルが多種多様な人間の価値をよりよく反映する可能性を強調した。
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