CULTURE-GEN: Revealing Global Cultural Perception in Language Models through Natural Language Prompting

📄 arXiv: 2404.10199v5 📥 PDF

作者: Huihan Li, Liwei Jiang, Jena D. Hwang, Hyunwoo Kim, Sebastin Santy, Taylor Sorensen, Bill Yuchen Lin, Nouha Dziri, Xiang Ren, Yejin Choi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-16 (更新: 2024-08-20)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CULTURE-GEN以揭示语言模型中的全球文化认知

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

关键词: 文化认知 语言模型 文化条件生成 多样性 公平性 符号提取

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在文化认知方面存在不足，尤其是对边缘文化的表现不均衡，缺乏公平性。
  2. 论文提出通过文化条件生成的方法，分析和提取与不同文化相关的符号，以揭示语言模型的文化认知。
  3. 研究结果表明，模型在文化符号的多样性上存在显著差异，不同地理区域的文化表现也不尽相同。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，确保其对多元全球文化的充分理解和公平表现变得至关重要。本研究揭示了三种最先进模型在110个国家和地区的8个文化相关主题上的文化认知，通过文化条件生成提取与每种文化相关的符号。研究发现，文化条件生成包含了区分边缘文化和默认文化的语言“标记”，并且不同地理区域的文化在LLMs的文化无关生成中表现出不同的存在度。这些发现促进了对LLMs全球文化认知知识和公平性的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在文化认知方面的不足，尤其是对边缘文化的表现不均衡和缺乏公平性的问题。现有方法未能充分揭示不同文化在语言模型中的代表性和认知差异。

核心思路：论文的核心思路是通过文化条件生成，分析和提取与特定文化相关的语言标记，从而揭示语言模型对全球文化的认知和表现。这样的设计旨在更好地理解模型在文化多样性方面的表现。

技术框架：整体架构包括数据收集、文化条件生成、符号提取和分析四个主要模块。首先收集110个国家和地区的文化数据，然后利用LLMs进行文化条件生成，最后提取和分析生成文本中的文化符号。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了文化条件生成的方法，通过这种方法能够有效区分边缘文化与默认文化，揭示模型在文化认知上的偏差。这与现有方法的本质区别在于关注文化多样性而非单一文化的表现。

关键设计：在技术细节上，论文设置了特定的文化主题和标记提取算法，采用了多样化的损失函数以优化生成文本的文化表现，确保生成内容能够真实反映不同文化的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，文化条件生成能够有效提取与特定文化相关的符号，且在边缘文化的表现上显著优于传统方法。研究发现，模型在文化符号的多样性上存在显著差异，某些文化的表现明显不足，这为后续的模型优化提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、文化交流和社会科学研究等。通过提高语言模型对不同文化的理解和表现，可以促进跨文化交流，增强多元文化的包容性，推动社会对文化多样性的认知与尊重。未来，该研究可能对语言模型的公平性和知识表现产生深远影响。

📄 摘要（原文）

As the utilization of large language models (LLMs) has proliferated world-wide, it is crucial for them to have adequate knowledge and fair representation for diverse global cultures. In this work, we uncover culture perceptions of three SOTA models on 110 countries and regions on 8 culture-related topics through culture-conditioned generations, and extract symbols from these generations that are associated to each culture by the LLM. We discover that culture-conditioned generation consist of linguistic "markers" that distinguish marginalized cultures apart from default cultures. We also discover that LLMs have an uneven degree of diversity in the culture symbols, and that cultures from different geographic regions have different presence in LLMs' culture-agnostic generation. Our findings promote further research in studying the knowledge and fairness of global culture perception in LLMs. Code and Data can be found here: https://github.com/huihanlhh/Culture-Gen/