論文の概要: CuMA: Aligning LLMs with Sparse Cultural Values via Demographic-Aware Mixture of Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04885v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 12:30:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.198986
• Title: CuMA: Aligning LLMs with Sparse Cultural Values via Demographic-Aware Mixture of Adapters
• Title（参考訳）: CuMA:アダプタのデモグラフィック・アウェア・ミキシングによる低文化価値のLCMの調整
• Authors: Ao Sun, Xiaoyu Wang, Zhe Tan, Yu Li, Jiachen Zhu, Shu Su, Yuheng Jia,
• Abstract要約: textbftextscCuMA(textbfCultural textbfMixture of textbfAdapters)は、textbf条件のキャパシティ分離問題としてアライメントをフレーム化するフレームワークである。 textscCuMAは最先端のパフォーマンスを実現し、密度の高いベースラインとセマンティックのみのMoEを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.79229893940699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) serve a global audience, alignment must transition from enforcing universal consensus to respecting cultural pluralism. We demonstrate that dense models, when forced to fit conflicting value distributions, suffer from \textbf{Mean Collapse}, converging to a generic average that fails to represent diverse groups. We attribute this to \textbf{Cultural Sparsity}, where gradient interference prevents dense parameters from spanning distinct cultural modes. To resolve this, we propose \textbf{\textsc{CuMA}} (\textbf{Cu}ltural \textbf{M}ixture of \textbf{A}dapters), a framework that frames alignment as a \textbf{conditional capacity separation} problem. By incorporating demographic-aware routing, \textsc{CuMA} internalizes a \textit{Latent Cultural Topology} to explicitly disentangle conflicting gradients into specialized expert subspaces. Extensive evaluations on WorldValuesBench, Community Alignment, and PRISM demonstrate that \textsc{CuMA} achieves state-of-the-art performance, significantly outperforming both dense baselines and semantic-only MoEs. Crucially, our analysis confirms that \textsc{CuMA} effectively mitigates mean collapse, preserving cultural diversity. Our code is available at https://github.com/Throll/CuMA.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)がグローバルなオーディエンスを提供するため、アライメントは普遍的なコンセンサスを強制することから、文化的多元主義を尊重することに移行する必要がある。 矛盾する値分布に適合せざるを得ないような高密度モデルでは, 多様な群を表現できない一般平均に収束する, textbf{Mean Collapse} に苦しむことを示した。 我々はこれを、勾配干渉が文化的な異なるモードにまたがる高密度なパラメータを阻止する「textbf{Cultural Sparsity}」に帰着する。 そこで本研究では,それを解決するためのフレームワークである \textbf{\textsc{CuMA}} (\textbf{Cu}ltural \textbf{M}ixture of \textbf{A}dapters) を提案する。 人口統計を意識したルーティングを組み込むことで、 \textsc{CuMA} は \textit{Latent Cultural Topology} を内部化し、対立する勾配を専門の専門のサブ空間に明示的に分散させる。 WorldValuesBench、Community Alignment、PRISMの広範囲な評価は、 \textsc{CuMA}が最先端のパフォーマンスを達成し、密度の高いベースラインとセマンティックのみのMoEを著しく上回っていることを示している。 重要な点として,<textsc{CuMA} が平均崩壊を効果的に緩和し,文化的多様性を保っていることを確認した。 私たちのコードはhttps://github.com/Throll/CuMA.comで利用可能です。

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