論文の概要: Aligning Cultural Behaviors in Arabic Language Models via Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.25362v1
• Date: Sun, 18 Oct 2026 16:06:41 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:05:24.997699
• Title: Aligning Cultural Behaviors in Arabic Language Models via Preferences
• Title（参考訳）: アラビア語モデルにおける選好による文化行動の調整
• Abstract要約: アラブ首長国連邦は、国内における文化行動の調整のための、最初の大規模なパン・アラブ選好データセットである。 私たちの貢献には、英語と現代標準アラビア語の2つのリソースが含まれています。 すべてのテストデータは、ネイティブスピーカーによって検証され、信頼性が保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.58474857876602
• License:
• Abstract: Arabic LLMs have improved rapidly, but aligning them with country-specific cultural behavioral preferences remains underexplored. Previous work has focused primarily on instruction-tuning for factual knowledge, overlooking nuanced cultural behaviors. We propose ArabPref, which to our knowledge is the first large-scale pan-Arab preference data set for the alignment of cultural behavior conditioned on the country. Our contribution includes two resources in English and Modern Standard Arabic: a culturally grounded preference dataset for training and evaluation, and a multiple-choice benchmark designed to assess culturally aligned behavior across nations. All test data are validated by native speakers to ensure authenticity. To optimize cultural alignment, we experiment with post-training methods across multilingual and Arabic-centric language models, evaluating performance on both generation tasks and our cultural multiple-choice benchmark. By releasing an evaluation benchmark, we provide a foundation for systematically studying and improving culturally aligned behavior in language models.
• Abstract（参考訳）: アラビア語のLLMは急速に改善されているが、国固有の文化的行動の嗜好と整合性は未解明のままである。 これまでの研究は、主に事実知識の指導訓練に焦点を合わせており、微妙な文化行動を見下ろしている。 本稿では,アラブ首長国連邦の文化行動アライメントのための大規模パン・アラブ選好データセットとして,私たちの知る限りでは初めてのアラブ首長国連邦を提案する。 私たちの貢献には、英語と現代標準アラビア語の2つのリソースが含まれています。 すべてのテストデータは、ネイティブスピーカーによって検証され、信頼性が保証される。 文化的アライメントを最適化するために,多言語およびアラビア語中心の言語モデルを対象としたポストトレーニング手法を試行し,生成タスクと文化的マルチチョイスベンチマークの両方のパフォーマンスを評価した。 評価ベンチマークを公開することにより、言語モデルにおける文化的に整合した振る舞いを体系的に研究し、改善するための基盤を提供する。

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