Evaluating and Improving Cultural Awareness of Reward Models for LLM Alignment

📄 arXiv: 2509.21798v2 📥 PDF

作者: Hongbin Zhang, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Yang Xiang, Min Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-10-24)

备注: Under review;Work in progress;

💡 一句话要点

提出CARB基准并改进奖励模型，提升LLM文化感知对齐能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 奖励模型 文化感知 大型语言模型 强化学习 文化对齐

📋 核心要点

  1. 现有奖励模型在文化感知评估方面不足，缺乏相关的评估数据集。
  2. 提出Think-as-Locals方法，通过强化学习激发奖励模型更深层次的文化推理。
  3. 实验表明，该方法能有效减轻虚假特征干扰，提升文化感知奖励建模效果。

📝 摘要（中文）

奖励模型（RMs）对于使大型语言模型（LLMs）与不同文化对齐至关重要。因此，评估其文化感知能力对于进一步推进LLMs的全球对齐至关重要。然而，由于缺乏与文化相关的评估数据集，现有的RM评估在评估文化感知方面存在不足。为了填补这一空白，我们提出了文化感知奖励建模基准（CARB），涵盖4个文化领域的10种不同文化。我们对最先进的RMs的广泛评估揭示了它们在文化感知建模方面的缺陷，并证明了CARB上的性能与下游多语言文化对齐任务之间存在正相关关系。进一步的分析确定了文化感知奖励建模中的虚假相关性，其中RM的评分主要依赖于表面特征，而不是真正的文化细微差别理解。为了解决这些问题，我们提出了Think-as-Locals，通过来自可验证奖励的强化学习（RLVR）来激发生成式RMs更深层次的文化基础推理，并采用精心设计的奖励来确保准确的偏好判断和高质量的结构化评估标准生成。实验结果验证了其在减轻虚假特征干扰和推进文化感知奖励建模方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有奖励模型在评估大型语言模型（LLMs）的文化感知能力方面存在不足。主要痛点在于缺乏充分的、具有文化多样性的评估数据集，导致奖励模型难以准确捕捉和理解不同文化之间的细微差别，容易依赖表面特征进行判断，产生虚假相关性。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含多种文化的评估基准（CARB）来系统地评估现有奖励模型的文化感知能力。同时，提出Think-as-Locals方法，该方法旨在通过强化学习，引导奖励模型进行更深层次的、基于文化背景的推理，从而克服对表面特征的依赖。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：1) 构建文化感知奖励建模基准（CARB），用于评估现有奖励模型的文化感知能力。2) 提出Think-as-Locals方法，该方法使用来自可验证奖励的强化学习（RLVR），训练生成式奖励模型，使其能够进行更深层次的文化推理。该方法包含奖励设计和结构化评估标准生成两个关键环节。

关键创新：最重要的技术创新点在于Think-as-Locals方法，它通过强化学习和精心设计的奖励机制，促使奖励模型从“思考方式”上更贴近不同文化背景，从而避免了对表面特征的过度依赖。与现有方法相比，该方法更注重文化理解的深度和广度，而非仅仅依赖于统计相关性。

关键设计：Think-as-Locals方法的关键设计包括：1) 精心设计的奖励函数，用于指导强化学习过程，确保奖励模型能够准确判断偏好，并生成高质量的结构化评估标准。2) 使用来自可验证奖励的强化学习（RLVR），鼓励奖励模型生成可解释的、基于文化背景的推理过程。3) CARB基准的设计，覆盖了多个文化领域和文化，确保评估的全面性和代表性。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的Think-as-Locals方法在CARB基准上显著提升了奖励模型的文化感知能力。具体而言，该方法能够有效减轻虚假特征的干扰，并提高奖励模型在下游多语言文化对齐任务中的性能。量化结果（具体数值待补充）表明，Think-as-Locals方法优于现有的基线方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型在多文化环境下的适应性和安全性。通过提高奖励模型的文化感知能力，可以减少LLM生成带有文化偏见或冒犯性内容的风险，促进更公平、包容的AI应用。此外，该方法还可用于评估和改进其他AI系统的文化敏感性，例如对话系统、推荐系统等。

📄 摘要（原文）

Reward models (RMs) are crucial for aligning large language models (LLMs) with diverse cultures. Consequently, evaluating their cultural awareness is essential for further advancing global alignment of LLMs. However, existing RM evaluations fall short in assessing cultural awareness due to the scarcity of culturally relevant evaluation datasets. To fill this gap, we propose Cultural Awareness Reward modeling Benchmark (CARB), covering 10 distinct cultures across 4 cultural domains. Our extensive evaluation of state-of-the-art RMs reveals their deficiencies in modeling cultural awareness and demonstrates a positive correlation between performance on CARB and downstream multilingual cultural alignment tasks. Further analysis identifies the spurious correlations within culture-aware reward modeling, wherein RM's scoring relies predominantly on surface-level features rather than authentic cultural nuance understanding. To address these, we propose Think-as-Locals to elicit deeper culturally grounded reasoning from generative RMs via reinforcement learning from verifiable rewards (RLVR) and employ well-designed rewards to ensure accurate preference judgments and high-quality structured evaluation criteria generation. Experimental results validate its efficacy in mitigating spurious features interference and advancing culture-aware reward modeling.