Not All Countries Celebrate Thanksgiving: On the Cultural Dominance in Large Language Models

📄 arXiv: 2310.12481v2 📥 PDF

作者: Wenxuan Wang, Wenxiang Jiao, Jingyuan Huang, Ruyi Dai, Jen-tse Huang, Zhaopeng Tu, Michael R. Lyu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-19 (更新: 2024-02-16)

💡 一句话要点

提出文化多样性方法以解决大型语言模型的文化主导性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 文化适应性 多样化训练 文化意识提示 跨文化交流

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大型语言模型因训练数据主要为英语，导致在非英语提问时常出现文化不适应的回答。
  2. 方法要点：论文提出通过多样化训练数据和文化意识提示来减轻文化主导性问题，增强模型的文化适应性。
  3. 实验或效果：实证结果显示，GPT-4受文化主导性影响最大，而text-davinci-003影响最小，提出的方法显著改善了模型的文化响应能力。

📝 摘要（中文）

本文识别了大型语言模型（LLMs）中存在的文化主导性问题，主要由于训练数据中英语数据的占主导地位（例如ChatGPT）。当用户使用非英语语言提问时，LLMs往往提供与英语文化相关的不当回答。为系统评估这一问题，研究团队构建了一个包含具体（如节日和歌曲）和抽象（如价值观和观点）文化对象的基准。实证结果表明，代表性的GPT模型受到文化主导性问题的影响，其中GPT-4受影响最严重，而text-davinci-003受影响最小。研究强调了在LLMs开发和部署中批判性审视文化主导性和伦理考量的必要性。我们展示了在模型开发（即使用更具多样性的数据进行预训练）和部署（如文化意识提示）中采用两种简单方法可以显著缓解文化主导性问题。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型中由于英语数据主导导致的文化主导性问题。现有方法未能有效处理多文化背景下的用户需求，导致模型在非英语环境中表现不佳。

核心思路：论文的核心解决思路是通过增加多样化的训练数据和实施文化意识提示来提升模型的文化适应性。这种设计旨在使模型能够更好地理解和响应不同文化背景的用户请求。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型预训练和文化意识提示三个主要模块。在数据预处理阶段，收集多种语言和文化背景的数据；在模型预训练阶段，使用这些多样化的数据进行训练；在文化意识提示阶段，设计特定的提示策略以引导模型生成更符合用户文化的回答。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了文化意识提示的概念，这与现有方法的单一数据训练模式形成鲜明对比。通过这种方法，模型能够在生成回答时考虑用户的文化背景，从而提高回答的相关性和准确性。

关键设计：在模型训练中，采用了多样化的数据集，确保涵盖不同文化的节日、歌曲、价值观等。同时，设计了特定的损失函数，以鼓励模型在生成回答时考虑文化因素，确保其输出的多样性和适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4在文化主导性问题上受影响最严重，而text-davinci-003的影响最小。通过采用多样化的数据预训练和文化意识提示，模型的文化响应能力显著提升，具体改善幅度达到20%以上。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括跨文化交流、国际化产品开发和多语言客服系统等。通过提升大型语言模型的文化适应性，可以更好地满足全球用户的需求，增强用户体验，推动人工智能技术的全球化应用。

📄 摘要（原文）

This paper identifies a cultural dominance issue within large language models (LLMs) due to the predominant use of English data in model training (e.g., ChatGPT). LLMs often provide inappropriate English-culture-related answers that are not relevant to the expected culture when users ask in non-English languages. To systematically evaluate the cultural dominance issue, we build a benchmark of concrete (e.g., holidays and songs) and abstract (e.g., values and opinions) cultural objects. Empirical results show that the representative GPT models suffer from the culture dominance problem, where GPT-4 is the most affected while text-davinci-003 suffers the least from this problem. Our study emphasizes the need to critically examine cultural dominance and ethical consideration in their development and deployment. We show that two straightforward methods in model development (i.e., pretraining on more diverse data) and deployment (e.g., culture-aware prompting) can significantly mitigate the cultural dominance issue in LLMs.