LoFTI: Localization and Factuality Transfer to Indian Locales

📄 arXiv: 2407.11833v1 📥 PDF

作者: Sona Elza Simon, Soumen Kumar Mondal, Abhishek Singhania, Sayambhu Sen, Preethi Jyothi

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-07-16

备注: 21 pages

💡 一句话要点

LoFTI：针对印度地区的LLM本地化和事实性迁移评测基准

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

关键词: 大型语言模型 本地化 事实性迁移 印度 评测基准

📋 核心要点

  1. 现有LLM在西方数据集上训练，缺乏对非西方地区，特别是印度本地知识的准确理解和应用。
  2. LoFTI基准通过构建包含全球源位置和印度目标位置的实体事实语句，评估LLM的本地化和事实迁移能力。
  3. 实验表明，包括GPT-4在内的模型在LoFTI基准上表现出对不同超本地性级别的偏见，验证了LoFTI的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通过在互联网上抓取的大规模数据集进行训练，编码了大量的世界知识。然而，这些数据集通常表现出对以英语为母语的西方国家的地域偏见。这导致LLM对需要针对其他地理区域进行本地化的答案的查询产生有偏见或虚构的响应。在这项工作中，我们引入了一个名为LoFTI（Localization and Factuality Transfer to Indian Locales）的新基准，该基准可用于评估LLM的本地化和事实文本迁移能力。LoFTI包含关于源位置和目标位置的实体的真实陈述；源位置分布在世界各地，目标位置都在印度境内，具有不同程度的超本地性（国家、州、城市）。这些实体涵盖了广泛的类别。我们使用LoFTI来评估Mixtral、GPT-4和另外两种基于Mixtral的方法，这些方法非常适合本地化事实迁移任务。我们证明LoFTI是一个高质量的评估基准，并且包括GPT-4在内的所有模型都会在不同级别的超本地性中产生倾斜的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在处理需要本地化知识的问题时表现出的不足。现有LLM通常在以西方国家为中心的数据集上进行训练，导致它们在回答关于其他地理区域（特别是印度）的问题时产生偏差或虚构信息。现有的评估方法也缺乏对LLM本地化和事实迁移能力的有效评估。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估LLM在印度本地化场景下事实性知识迁移能力的基准数据集LoFTI。通过设计包含全球源位置和印度目标位置的实体事实语句，LoFTI能够有效衡量LLM在不同超本地性级别（国家、州、城市）上的表现，从而揭示其在处理本地化知识时的偏差。

技术框架：LoFTI基准数据集的构建流程主要包括以下几个阶段： 1. 实体选择：选择涵盖广泛类别的实体，包括地点、人物、组织等。 2. 事实语句构建：针对每个实体，构建包含源位置和目标位置的事实语句。源位置分布在全球各地，目标位置则全部位于印度，并具有不同的超本地性级别。 3. 数据验证：对构建的事实语句进行验证，确保其准确性和一致性。 4. 基准评估：使用LoFTI基准评估不同的LLM，并分析其在不同超本地性级别上的表现。

关键创新：LoFTI的关键创新在于其专注于评估LLM在特定地理区域（印度）的本地化和事实迁移能力。与现有的通用型基准相比，LoFTI能够更精确地衡量LLM在处理本地化知识时的表现，并揭示其潜在的偏差。此外，LoFTI还考虑了超本地性的概念，能够评估LLM在不同地理粒度上的表现。

关键设计：LoFTI基准的关键设计包括： 1. 超本地性分级：将印度目标位置分为国家、州、城市等不同的超本地性级别，以便评估LLM在不同地理粒度上的表现。 2. 实体类别多样性：选择涵盖广泛类别的实体，以确保LoFTI基准的通用性和代表性。 3. 事实语句质量控制：采用严格的数据验证流程，确保事实语句的准确性和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，包括GPT-4在内的所有模型在LoFTI基准上都表现出对不同超本地性级别的偏见。例如，模型在处理国家级别的事实语句时表现较好，但在处理州或城市级别的事实语句时表现较差。这表明现有LLM在处理本地化知识方面仍有很大的改进空间，LoFTI可以作为评估和改进LLM本地化能力的重要工具。

🎯 应用场景

LoFTI基准的潜在应用领域包括：提升LLM在特定地理区域的本地化知识服务能力，例如为印度用户提供更准确、更相关的搜索结果和问答服务。该研究的实际价值在于帮助开发者更好地评估和改进LLM的本地化能力，减少其在处理本地化知识时的偏差。未来影响包括促进LLM在不同文化和语言环境下的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) encode vast amounts of world knowledge acquired via training on large web-scale datasets crawled from the internet. However, these datasets typically exhibit a geographical bias towards English-speaking Western countries. This results in LLMs producing biased or hallucinated responses to queries that require answers localized to other geographical regions. In this work, we introduce a new benchmark named LoFTI (Localization and Factuality Transfer to Indian Locales) that can be used to evaluate an LLM's localization and factual text transfer capabilities. LoFTI consists of factual statements about entities in source and target locations; the source locations are spread across the globe and the target locations are all within India with varying degrees of hyperlocality (country, states, cities). The entities span a wide variety of categories. We use LoFTI to evaluate Mixtral, GPT-4 and two other Mixtral-based approaches well-suited to the task of localized factual transfer. We demonstrate that LoFTI is a high-quality evaluation benchmark and all the models, including GPT-4, produce skewed results across varying levels of hyperlocality.