CultureLLM: Incorporating Cultural Differences into Large Language Models

📄 arXiv: 2402.10946v3 📥 PDF

作者: Cheng Li, Mengzhou Chen, Jindong Wang, Sunayana Sitaram, Xing Xie

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-09 (更新: 2024-12-03)

备注: NeurIPS 2024; Code is at https://github.com/Scarelette/CultureLLM

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CultureLLM以解决大语言模型文化偏见问题

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

关键词: 大语言模型 文化适应 语义数据增强 低资源文化 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理多文化数据时，往往忽视低资源文化的知识缺乏，并需要大量计算资源。
  2. CultureLLM通过使用WVS作为种子数据，结合语义数据增强技术，生成语义等价的训练数据，降低了成本。
  3. 在60个文化相关数据集上的实验结果显示，CultureLLM显著优于多种基线模型，且生成样本与原始样本语义一致。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）因训练数据主要来自英语语料而对某些文化存在偏见。现有方法通过提示工程或文化特定的预训练来应对这一问题，但往往忽视了低资源文化的知识缺乏，并且需要大量计算资源。本文提出了CultureLLM，这是一种成本效益高的解决方案，通过使用世界价值调查（WVS）作为种子数据，并通过语义数据增强生成语义等价的训练数据。使用仅50个WVS种子样本和增强数据，我们对9种文化的文化特定LLMs和一个统一模型（CultureLLM-One）进行了微调。实验结果表明，CultureLLM在60个文化相关数据集上显著优于GPT-3.5（提升8.1%）和Gemini Pro（提升9.5%），且性能与GPT-4相当或更佳。人类研究表明生成样本与原始样本在语义上等价，为LLMs的增强提供了有效解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在文化偏见方面的问题，现有方法往往依赖于昂贵的多语言数据收集，且对低资源文化的知识缺乏关注。

核心思路：CultureLLM的核心思路是利用世界价值调查（WVS）作为种子数据，通过语义数据增强生成丰富的训练数据，以便在低资源文化中有效提升模型性能。

技术框架：CultureLLM的整体架构包括数据收集、语义数据增强和模型微调三个主要模块。首先，从WVS中提取种子样本，然后通过增强技术生成更多样本，最后对文化特定的LLMs和统一模型进行微调。

关键创新：CultureLLM的主要创新在于其语义数据增强方法，使得仅需少量种子样本即可生成大量高质量的训练数据，显著降低了对多语言数据的依赖。

关键设计：在模型微调过程中，使用了特定的损失函数以确保生成样本的语义一致性，同时优化了网络结构以适应不同文化的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在60个文化相关数据集上的实验结果显示，CultureLLM在性能上显著优于GPT-3.5（提升8.1%）和Gemini Pro（提升9.5%），并且在某些任务上与GPT-4的表现相当或更佳，证明了其有效性和创新性。

🎯 应用场景

CultureLLM具有广泛的应用潜力，尤其在多文化环境下的自然语言处理任务中，如机器翻译、对话系统和内容生成等。其有效的文化适应能力可以帮助提升模型在不同文化背景下的表现，促进全球化应用的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are reported to be partial to certain cultures owing to the training data dominance from the English corpora. Since multilingual cultural data are often expensive to collect, existing efforts handle this by prompt engineering or culture-specific pre-training. However, they might overlook the knowledge deficiency of low-resource culture and require extensive computing resources. In this paper, we propose CultureLLM, a cost-effective solution to incorporate cultural differences into LLMs. CultureLLM adopts World Value Survey (WVS) as seed data and generates semantically equivalent training data via the proposed semantic data augmentation. Using only 50 seed samples from WVS with augmented data, we fine-tune culture-specific LLMs and one unified model (CultureLLM-One) for 9 cultures covering rich and low-resource languages. Extensive experiments on 60 culture-related datasets demonstrate that CultureLLM significantly outperforms various counterparts such as GPT-3.5 (by 8.1%) and Gemini Pro (by 9.5%) with comparable performance to GPT-4 or even better. Our human study shows that the generated samples are semantically equivalent to the original samples, providing an effective solution for LLMs augmentation. Code is released at https://github.com/Scarelette/CultureLLM.