Desafíos culturales en el razonamiento de modelos de lenguaje

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) se han vuelto muy buenos para responder preguntas y tareas de Razonamiento. Sin embargo, las expectativas de la gente cambian según su trasfondo Cultural. Dado que los Idiomas están ligados a diferentes culturas, es importante que los LLMs también comprendan diversas culturas cuando razonan. Este documento analiza qué tan bien utilizan estos modelos refranes y dichos de varias culturas en conversaciones.

En nuestros experimentos, encontramos que:

1. Los modelos conocen un número limitado de refranes. Solo memorizarlos no significa que entiendan su uso en conversaciones.
2. Los modelos tienen dificultades con refranes figurativos y con tareas que les piden identificar respuestas incorrectas.
3. Hay una brecha notable en cómo estos modelos entienden dichos culturales que se traducen de otros idiomas.

Para estudiar esto, creamos un conjunto de datos con refranes y su uso en contextos conversacionales en seis idiomas. Este conjunto de datos se puede encontrar en línea.

Cuando los LLMs razonan en una situación específica, entender el trasfondo cultural es importante. Cada cultura tiene su forma de pensar, que se forma a partir de conocimientos compartidos, conceptos y sentido común. Sin embargo, en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la mayoría de la investigación no se centra en qué tan bien estos modelos pueden captar significados culturales más profundos en diferentes idiomas. Dado que el lenguaje y la cultura están estrechamente vinculados, es vital que los modelos se comuniquen efectivamente en diferentes contextos culturales.

Los refranes son expresiones fijas que tienen significados culturales. Recopilamos refranes de seis idiomas y examinamos cómo se usan en conversaciones. Luego evaluamos a los LLMs a través de tareas en las que tenían que interpretar estos refranes dentro de un contexto conversacional.

Algunas preguntas clave que queríamos responder eran:

1. ¿Los LLMs multilingües incluyen conocimiento de trasfondos culturales, y esto influye en su razonamiento?
2. ¿Pueden estos modelos razonar en contextos que requieren comprensión cultural?
3. ¿Existen brechas culturales cuando estos modelos tratan con refranes de diferentes culturas?

Para responder a estas preguntas, necesitábamos evaluar a los LLMs utilizando expresiones culturalmente ricas en varios idiomas y ver cómo razonaban en contextos específicos. Trabajos previos no habían incluido expresiones fijas en sus evaluaciones.

Los refranes ofrecen una forma única de estudiar la capacidad de razonamiento, ya que expresan sabiduría tradicional y a menudo están ligados a experiencias vividas. Aunque diferentes culturas pueden tener varios refranes, a menudo tocan temas universales similares. Sin embargo, la forma en que se expresan y entienden estos refranes puede diferir enormemente entre culturas.

Por ejemplo, el refrán en inglés "The apple doesn't fall far from the tree" sugiere que los hijos a menudo se parecen a sus padres. Existen variantes de este dicho en otros idiomas, como el refrán indonesio "Rebung tidak jauh dari rumpunnya" o el dicho chino "虎父无犬子," que expresan ideas similares. Sin embargo, no todos los refranes tienen contrapartes directas en otros idiomas debido a diferencias culturales.

Además, los refranes se usan en escritura o conversación para hacer puntos, ofrecer consejos o consolar a otros. La interpretación de los refranes a menudo depende del contexto, destacando su naturaleza figurativa. Esto hace que los refranes sean ideales para estudiar qué tan bien pueden razonar los LLMs en situaciones específicas.

En nuestro estudio, quisimos aprender:

1. ¿Qué tan bien memorizan los LLMs los refranes?
2. ¿Pueden elegir la interpretación correcta de un refrán según el contexto?
3. ¿Pueden razonar a través de culturas, y tienen dificultades para interpretar refranes de diferentes orígenes?

Desarrollamos un conjunto de datos que incluye una variedad de refranes, sus usos conversacionales, interpretaciones y si el uso es figurativo. Este conjunto de datos cubre seis idiomas: inglés, alemán, ruso, bengalí, chino e indonesio.

Realizamos varios experimentos utilizando una variedad de modelos multilingües de código abierto. Nuestros hallazgos mostraron que los LLMs tienen distintos grados de conocimiento sobre refranes, teniendo más conocimiento en inglés y chino. La capacidad de memorizar refranes no mejoró necesariamente sus habilidades de razonamiento. También notamos que entender refranes figurativos fue particularmente difícil para muchos idiomas.

Al evaluar la capacidad de los modelos para razonar entre culturas, encontramos brechas significativas en la comprensión al tratar con refranes traducidos. Esto sugiere la necesidad de hacer más esfuerzos para que los LLMs sean más conscientes culturalmente.

Nuestras principales contribuciones incluyen:

1. Un análisis de cómo una amplia gama de LLMs multilingües razona con conocimiento cultural utilizando refranes.
2. Un enfoque en la diferencia entre la memorización y las habilidades de razonamiento para entender refranes e identificar brechas culturales.
3. La creación de un conjunto de datos multicultural de refranes para múltiples idiomas que tiene varios niveles de anotaciones.

#Trabajos Relacionados

Estudios anteriores han examinado las habilidades de razonamiento de los LLMs, principalmente en inglés o limitados a unos pocos idiomas. Nuestro conjunto de datos es la colección más grande específicamente enfocada en refranes y dichos con contextos conversacionales. Trabajos previos como MABL han explorado la comprensión de metáforas a través de culturas, pero no evaluaron el razonamiento en contexto con expresiones fijas.

Nuestro objetivo es ampliar esta comprensión usando refranes como herramienta para estudiar el razonamiento cultural en los LLMs. Además, exploramos los métodos de recuperación de memoria de los LLMs con expresiones fijas, centrándonos en aspectos multiculturales.

#Creación del Conjunto de Datos

Para nuestro conjunto de datos, elegimos seis idiomas que ofrecen diversidad geográfica y cultural: inglés, alemán, ruso, bengalí, chino e indonesio. Seleccionamos estos idiomas según su riqueza en expresiones culturales y disponibilidad de recursos.

Recopilamos refranes y dichos de Wikiquote y Wiktionary para estos idiomas. Es notable que el bengalí tenía una gran cantidad de refranes, así que elegimos un conjunto equilibrado al azar para nuestro estudio.

Dado que los refranes se utilizan típicamente en conversaciones, creamos diálogos cortos que incluían estos refranes. Para hacer esto, combinamos la entrada humana con contenido generado por modelos. Utilizamos GPT-3.5 para generar conversaciones iniciales que luego fueron refinadas por hablantes nativos para asegurar la corrección.

En nuestro conjunto de datos final, incluimos 2,313 refranes junto con sus contextos. Luego dividimos los datos en diferentes conjuntos para pruebas y entrenamiento.

#Análisis de Refranes

Los refranes representan conocimientos culturales y experiencias ligadas a sociedades específicas. Por ejemplo, ciertos alimentos que son populares en una cultura pueden no existir en otra. En nuestro conjunto de datos, notamos que animales como los tigres son importantes en las culturas orientales, mientras que los leones son más significativos en Occidente.

Examinamos los refranes creando representaciones visuales de sus significados usando incrustaciones matemáticas. Esto revela las relaciones y diferencias entre refranes a través de las culturas.

#Configuración Experimental

Optamos por una estrategia de evaluación cero-shot, usando indicaciones en inglés para nuestros experimentos. Este enfoque ha demostrado dar mejores resultados para modelos multilingües. Probamos varios modelos multilingües avanzados como XLM-R, mT0, BLOOMZ y otros.

Para nuestra tarea de memorización, pedimos a los modelos que completaran refranes con palabras faltantes, midiendo sus habilidades a partir de qué tan bien podían recordar estas expresiones. Para el razonamiento, comparamos respuestas para ver qué tan bien los modelos podían interpretar refranes según el contexto.

Ambos experimentos se centraron en evaluar las habilidades de memorización y razonamiento de los modelos con refranes de nuestro conjunto de datos.

#Resultados y Discusión

#Conocimiento de Refranes

Encontramos que los modelos generalmente mejoraron sus capacidades de memorización a medida que su tamaño aumentaba. Por ejemplo, modelos más grandes como LLaMA-2 funcionaron bien en inglés, mientras que el rendimiento variaba para otros.

A través de múltiples idiomas, algunos modelos tuvieron más dificultades que otros para memorizar refranes, especialmente en bengalí, indonesio y ruso. Esto sugiere que la exposición a los datos de entrenamiento juega un papel significativo en su capacidad para recordar y entender refranes.

#Razonamiento con Refranes en Contexto

Aunque los modelos suelen mostrar conocimiento de refranes, este conocimiento no siempre se traduce en mejores habilidades de razonamiento. Verificamos que la memorización no garantiza el éxito en tareas que requieren comprensión del contexto.

Nuestros experimentos mostraron que los refranes figurativos presentaron desafíos significativos en la mayoría de los idiomas. También observamos diferencias en cómo varios modelos se desempeñaron al interpretar refranes, lo que indica que el contexto juega un papel importante en el razonamiento de los LLM.

#Brechas Culturales en los LLMs

Un modelo multilingüe ideal debería desempeñarse igualmente bien en todos los idiomas. Sin embargo, nuestros hallazgos revelaron brechas de rendimiento persistentes, especialmente con traducciones. Los malentendidos en el contexto cultural pueden llevar a interpretaciones incorrectas.

Para demostrar esto, observamos cómo los refranes chinos traducidos al inglés afectaron el rendimiento del modelo. Encontramos que incluso después de mejorar las traducciones, el rendimiento no igualó al del idioma original para muchos modelos.

Esto resalta la necesidad de una mejor comprensión y conciencia cultural tanto en la traducción automática como en modelos multilingües.

#Conclusión

Este estudio investigó qué tan bien razonan los LLMs multilingües con conocimiento cultural, utilizando refranes como punto focal. A través de nuestro conjunto de datos, pudimos ver que, aunque muchos modelos tenían algún nivel de comprensión sobre refranes, esto no siempre correspondía con habilidades de razonamiento efectivas en situaciones contextuales.

Esperamos que nuestros hallazgos ayuden a informar futuras investigaciones destinadas a mejorar la conciencia cultural de los LLMs. Hay una necesidad de una mejor comprensión del terreno común cultural y cómo puede ser representado en modelos multilingües. Investigaciones adicionales utilizando un conjunto más diverso de idiomas y elementos culturales serán valiosas en este área de investigación en curso.

La investigación destaca la importancia de no solo conocer refranes, sino también entender sus significados y aplicaciones dentro del contexto. Las discrepancias en el razonamiento entre idiomas subrayan la necesidad de modelos de lenguaje más robustos y culturalmente conscientes.