Whispers of Many Shores: Cultural Alignment through Collaborative Cultural Expertise

📄 arXiv: 2506.00242v1 📥 PDF

作者: Shuai Feng, Wei-Chuang Chan, Srishti Chouhan, Junior Francisco Garcia Ayala, Srujananjali Medicherla, Kyle Clark, Mingwei Shi

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-30

备注: 14 main pages;8 page appendix

💡 一句话要点

提出软提示微调框架以解决文化对齐问题

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

关键词: 大型语言模型 文化对齐 软提示微调 动态路由 文化敏感性 跨文化交互

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在多样文化背景下缺乏细致的理解，适应这些文化的过程通常成本高昂且复杂。
  2. 本文提出了一种软提示微调框架，通过动态路由查询到文化专家模型，实现高效的文化对齐。
  3. 实验结果显示，该框架显著提升了文化敏感性，对齐得分从0.208提升至0.820，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在全球应用中的整合，有效的文化对齐对于实现有意义和文化敏感的互动至关重要。现有的LLMs通常缺乏对多样文化背景的细致理解，适应这些文化通常需要昂贵的全面微调。为此，本文提出了一种新颖的软提示微调框架，能够高效且模块化地实现文化对齐。该方法利用向量化提示调优，动态地将查询路由到一组文化专业的“专家”LLM配置，这些配置通过优化软提示嵌入而不改变基础模型的参数。大量实验表明，该框架显著增强了文化敏感性和适应性，将对齐得分从0.208提升至0.820，为文化意识的LLM部署提供了稳健的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在多样文化背景下缺乏细致理解的问题。现有方法通常需要全面微调，成本高且效率低下。

核心思路：提出了一种软提示微调框架，利用向量化提示调优技术，动态路由查询到多个文化专家模型，从而实现高效的文化对齐。这样的设计使得模型能够在不改变基础参数的情况下，灵活适应不同文化背景。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 软提示嵌入优化模块；2) 动态查询路由模块；3) 文化专家模型库。通过这些模块的协同工作，实现了高效的文化适应。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了软提示微调和动态路由机制，使得模型能够在不同文化场景下灵活切换，显著提升了文化对齐的效率和效果。与传统的全面微调方法相比，该方法更具模块化和灵活性。

关键设计：在参数设置上，采用了优化的软提示嵌入，损失函数设计为适应多文化场景的特定需求，网络结构则基于现有LLM进行扩展，确保在不改变基础模型的情况下实现文化对齐。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的软提示微调框架显著提升了文化对齐的效果，对齐得分从0.208提升至0.820，验证了该方法在文化敏感性和适应性方面的有效性。这一提升幅度表明该框架在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括全球化的客户服务、跨文化的社交媒体互动以及多语言翻译等。通过提升大型语言模型的文化敏感性，可以更好地满足不同文化背景用户的需求，增强用户体验。未来，该框架可能推动更深入的文化覆盖研究和动态专家适应，为实现具有深刻理解的自主AI奠定基础。

📄 摘要（原文）

The integration of large language models (LLMs) into global applications necessitates effective cultural alignment for meaningful and culturally-sensitive interactions. Current LLMs often lack the nuanced understanding required for diverse cultural contexts, and adapting them typically involves costly full fine-tuning. To address this, we introduce a novel soft prompt fine-tuning framework that enables efficient and modular cultural alignment. Our method utilizes vectorized prompt tuning to dynamically route queries to a committee of culturally specialized 'expert' LLM configurations, created by optimizing soft prompt embeddings without altering the base model's parameters. Extensive experiments demonstrate that our framework significantly enhances cultural sensitivity and adaptability, improving alignment scores from 0.208 to 0.820, offering a robust solution for culturally-aware LLM deployment. This research paves the way for subsequent investigations into enhanced cultural coverage and dynamic expert adaptation, crucial for realizing autonomous AI with deeply nuanced understanding in a globally interconnected world.