論文の概要: Can LLMs Cook Jamaican Couscous? A Study of Cultural Novelty in Recipe Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10964v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 15:55:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:02.078704
• Title: Can LLMs Cook Jamaican Couscous? A Study of Cultural Novelty in Recipe Generation
• Title（参考訳）: LLMはジャマイカのカスコースを調理できるか? : レシピジェネレーションにおける文化的ノベルティに関する研究
• Authors: F. Carichon, R. Rampa, G. Farnadi,
• Abstract要約: 料理レシピのレンズを通して,大規模言語モデル(LLM)における文化的適応について検討した。 人間とは異なり、生成したレシピの発散は文化的な距離と相関しない。 これらの知見は、文化指向世代における現在のLLMの基本的限界を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used to generate and shape cultural content, ranging from narrative writing to artistic production. While these models demonstrate impressive fluency and generative capacity, prior work has shown that they also exhibit systematic cultural biases, raising concerns about stereotyping, homogenization, and the erasure of culturally specific forms of expression. Understanding whether LLMs can meaningfully align with diverse cultures beyond the dominant ones remains a critical challenge. In this paper, we study cultural adaptation in LLMs through the lens of cooking recipes, a domain in which culture, tradition, and creativity are tightly intertwined. We build on the \textit{GlobalFusion} dataset, which pairs human recipes from different countries according to established measures of cultural distance. Using the same country pairs, we generate culturally adapted recipes with multiple LLMs, enabling a direct comparison between human and LLM behavior in cross-cultural content creation. Our analysis shows that LLMs fail to produce culturally representative adaptations. Unlike humans, the divergence of their generated recipes does not correlate with cultural distance. We further provide explanations for this gap. We show that cultural information is weakly preserved in internal model representations, that models inflate novelty in their production by misunderstanding notions such as creativity and tradition, and that they fail to identify adaptation with its associated countries and to ground it in culturally salient elements such as ingredients. These findings highlight fundamental limitations of current LLMs for culturally oriented generation and have important implications for their use in culturally sensitive applications.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル (LLMs) は、物語の執筆から芸術作品まで、文化コンテンツの生成と形成にますます利用されている。 これらのモデルは、顕著な流布性と生成能力を示しているが、先行研究は、体系的な文化的偏見を示し、ステレオタイピング、均質化、文化的に特異的な表現の消去への懸念を提起している。 LLMが支配的な文化を超えた多様な文化と有意義に整合できるかどうかを理解することは、依然として重要な課題である。 本稿では, 料理レシピのレンズを通して, LLMの文化的適応について検討する。 我々は、文化的距離の確立された尺度に従って、異なる国の人的レシピをペアリングする「textit{GlobalFusion}データセット」を構築した。 同じ国ペアを用いて、文化に適応したレシピを複数のLLMで生成し、異文化コンテンツ作成における人間とLLMの振舞いの直接比較を可能にする。 我々の分析によると、LLMは文化的に代表的な適応を作れなかった。 人間とは異なり、生成したレシピの発散は文化的な距離と相関しない。 さらに、このギャップについて説明します。 文化情報は、内的モデル表現において弱く保存され、モデルが創造性や伝統といった誤解の概念によって生産のノベルティを増進し、関連する国との適応を識別できず、材料などの文化的に健全な要素に根ざすことが示される。 これらの知見は、文化的指向型世代における現在のLLMの基本的限界を浮き彫りにして、文化的に敏感な応用に利用するために重要な意味を持つ。

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