Navigating the Cultural Kaleidoscope: A Hitchhiker’s Guide to Sensitivity in Large Language Models

要約

LLM がグローバル アプリケーションに導入されることが増えるにつれ、文化的配慮の重要性が最も重要になり、さまざまな背景を持つユーザーが尊重され、理解されていると感じられるようになります。
これらのモデルが特定の文化的規範と一致しない場合、文化的価値観の虚偽表示や違反が生じ、文化的危害が生じる可能性があります。
この研究は、LLM、特にグローバルな文化的ニュアンスを捉えるために必要な広範なトレーニング データが不足していることが多い小さなパラメーター モデルにおいて、文化的配慮を確保するという課題に取り組んでいます。
我々は 2 つの重要な貢献を紹介します: (1) 潜在的な文化的無感受性を明らかにするシナリオを通じて、さまざまな文化的文脈にわたるモデルの出力を評価するために作成された文化的危害テスト データセット、および (2) 微細な調整を通じて文化的感受性を回復することを目的とした、文化的に調整された嗜好データセット。
さまざまなアノテーターからのフィードバックに基づいて調整します。
これらのデータセットは LLM の評価と強化を促進し、さまざまな文化的背景にまたがる LLM の倫理的かつ安全な展開を保証します。
私たちの結果は、文化的に調整されたフィードバックを統合すると、モデルの動作が顕著に改善され、文化的に無神経なコンテンツや有害なコンテンツが生成される可能性が大幅に減少することを示しています。
最終的に、この取り組みは、より包括的で敬意を持った AI システムへの道を切り開き、LLM が多様な文化的景観の複雑さを安全かつ倫理的にナビゲートできる未来を促進します。

要約(オリジナル)

As LLMs are increasingly deployed in global applications, the importance of cultural sensitivity becomes paramount, ensuring that users from diverse backgrounds feel respected and understood. Cultural harm can arise when these models fail to align with specific cultural norms, resulting in misrepresentations or violations of cultural values. This work addresses the challenges of ensuring cultural sensitivity in LLMs, especially in small-parameter models that often lack the extensive training data needed to capture global cultural nuances. We present two key contributions: (1) A cultural harm test dataset, created to assess model outputs across different cultural contexts through scenarios that expose potential cultural insensitivities, and (2) A culturally aligned preference dataset, aimed at restoring cultural sensitivity through fine-tuning based on feedback from diverse annotators. These datasets facilitate the evaluation and enhancement of LLMs, ensuring their ethical and safe deployment across different cultural landscapes. Our results show that integrating culturally aligned feedback leads to a marked improvement in model behavior, significantly reducing the likelihood of generating culturally insensitive or harmful content. Ultimately, this work paves the way for more inclusive and respectful AI systems, fostering a future where LLMs can safely and ethically navigate the complexities of diverse cultural landscapes.

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