論文の概要: AdaCultureSafe: Adaptive Cultural Safety Grounded by Cultural Knowledge in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08275v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 11:44:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.890326
• Title: AdaCultureSafe: Adaptive Cultural Safety Grounded by Cultural Knowledge in Large Language Models
• Title（参考訳）: AdaCultureSafe:大規模言語モデルにおける文化的知識に基づく適応的文化安全
• Authors: Hankun Kang, Di Lin, Zhirong Liao, Pengfei Bai, Xinyi Zeng, Jiawei Jiang, Yuanyuan Zhu, Tieyun Qian,
• Abstract要約: 既存の研究は、文化の安全と文化の知識を別々に検討し、前者が後者に根ざすべきことを無視している。 我々は文化的安全性と知識を共同でモデル化することを提案する。 この問題に対処するために、権威ある文化的知識記述のキュレーション、LLM自動クエリ生成、重い手動検証を統合した新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.813307226132128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the widespread adoption of Large Language Models (LLMs), respecting indigenous cultures becomes essential for models' culturally safety and responsible global applications. Existing studies separately consider cultural safety and cultural knowledge and neglect that the former should be grounded by the latter. This severely prevents LLMs from yielding culture-specific respectful responses. Consequently, adaptive cultural safety remains a formidable task. In this work, we propose to jointly model cultural safety and knowledge. First and foremost, cultural-safety and knowledge-paired data serve as the key prerequisite to conduct this research. However, the cultural diversity across regions and the subtlety of cultural differences pose significant challenges to the creation of such paired evaluation data. To address this issue, we propose a novel framework that integrates authoritative cultural knowledge descriptions curation, LLM-automated query generation, and heavy manual verification. Accordingly, we obtain a dataset named AdaCultureSafe containing 4.8K manually decomposed fine-grained cultural descriptions and the corresponding 48K manually verified safety- and knowledge-oriented queries. Upon the constructed dataset, we evaluate three families of popular LLMs on their cultural safety and knowledge proficiency, via which we make a critical discovery: no significant correlation exists between their cultural safety and knowledge proficiency. We then delve into the utility-related neuron activations within LLMs to investigate the potential cause of the absence of correlation, which can be attributed to the difference of the objectives of pre-training and post-alignment. We finally present a knowledge-grounded method, which significantly enhances cultural safety by enforcing the integration of knowledge into the LLM response generation process.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)が広く採用されるようになると、モデルの文化的安全性と責任あるグローバルな応用には、先住民文化の尊重が不可欠となる。 既存の研究は、文化の安全と文化の知識を別々に検討し、前者が後者に根ざすべきことを無視している。 これにより、LDMが培養特異的な敬意の反応を生じさせるのを著しく防ぐ。 そのため、適応的な文化の安全は依然として厳しい課題である。 本研究では,文化の安全性と知識を共同でモデル化することを提案する。 まず第一に、文化的安全と知識に恵まれたデータが、この研究を行うための重要な前提条件となっている。 しかし、地域ごとの文化的多様性と文化差の微妙さは、このような組み合わせ評価データの作成に重大な課題をもたらす。 この問題に対処するために、権威ある文化的知識記述のキュレーション、LLM自動クエリ生成、重い手動検証を統合した新しいフレームワークを提案する。 そこで我々はAdaCultureSafeという名前のデータセットを入手し、4.8Kの詳細な文化的記述と、それに対応する48Kの安全性および知識指向のクエリを手作業で検証した。 構築されたデータセットでは,LLMの文化的安全性と知識の熟練度を3つのファミリーで評価し,その上で重要な発見を行う: 文化の安全性と知識の熟練度の間に有意な相関は存在しない。 次に、LCM内の実用性関連ニューロン活性化を探索し、相関の欠如の潜在的な原因について検討する。 最終的に,LLM応答生成プロセスに知識を統合することにより,文化的安全性を著しく向上させる知識接地手法を提案する。

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