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Representação Cultural em Modelos de Linguagem Grandes

Analisando como os modelos de linguagem refletem e interagem com diferentes contextos culturais.

― 6 min ler


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Índice

Estudos recentes focam em como grandes modelos de linguagem (LLMs) lidam com aspectos culturais. Isso inclui alinhar os modelos com valores humanos, avaliar preconceitos e examinar como os modelos se saem em diferentes contextos culturais. É crucial que esses modelos funcionem bem em vários contextos culturais, especialmente porque muitos modelos existentes são tendenciosos em relação a culturas ocidentais. Esse viés pode limitar sua utilidade em outras regiões e ameaçar a diversidade cultural global.

Visão Geral da Representação Cultural nos LLMs

Fizemos uma pesquisa em 39 artigos de pesquisa que investigam a representação cultural nos LLMs. Uma observação notável foi que poucos artigos definiram "cultura". Em vez disso, examinaram os modelos usando conjuntos de dados especialmente projetados que tocam em diferentes aspectos da cultura. Nós categorizamos esses aspectos como proxies culturais, que organizamos em três grupos: proxies demográficos, proxies semânticos e proxies de interação linguístico-cultural.

A análise mostra que muitos aspectos culturais essenciais permanecem inexplorados, particularmente domínios semânticos e a noção de "sobre o que". Além disso, identificamos lacunas significativas na robustez e relevância contextual dos métodos atuais.

Com base nessas descobertas, recomendamos várias etapas para melhorar a inclusão cultural nos LLMs e suas aplicações.

Examinando a Definição de Cultura

Para começar, é importante reconhecer a complexidade de definir cultura. Cultura pode significar coisas diferentes para pessoas diferentes e é influenciada por diversos fatores, incluindo herança, interações interpessoais e modos de vida coletivos. Essa diversidade na compreensão destaca o desafio de avaliar cultura nos LLMs.

Proxies Culturais e Sua Importância

No nosso estudo, identificamos dois grupos principais de proxies culturais: proxies semânticos e proxies demográficos.

  1. Proxies Semânticos: Esses se relacionam a emoções, valores, costumes e hábitos alimentares prevalentes em diferentes grupos. Por exemplo, hábitos alimentares podem revelar muito sobre uma cultura, e os pesquisadores costumam usá-los para explorar diferenças culturais em modelos de linguagem.

  2. Proxies Demográficos: Esses envolvem atributos como etnia, religião, idade, língua e status socioeconômico. As culturas frequentemente se cruzam nesses níveis demográficos, tornando-os essenciais para entender como os modelos de linguagem operam em diferentes contextos.

Eixos de Interação Linguístico-Cultural

Também examinamos como a cultura interage com a linguagem em três dimensões:

  1. Sobre o Que: Isso se refere aos tópicos e questões relevantes em várias culturas. Compreender o que importa para diferentes grupos é crucial para que os modelos se comuniquem efetivamente.

  2. Base Comum: Isso envolve conhecimento e suposições compartilhadas dentro de uma cultura. Os modelos de linguagem precisam incorporar conhecimento cultural comum para produzir respostas relevantes.

  3. Objetivos e Valores: Essa dimensão enfatiza os princípios éticos que guiam a comunicação e o comportamento dentro de diferentes culturas. Alinhar os modelos com esses valores é essencial para evitar a má representação cultural.

Métodos de Análise em Estudos Culturais

Nossa análise indica que os estudos geralmente empregam dois métodos de análise:

  1. Abordagens Black-box: A maioria dos estudos usa um método black-box onde os pesquisadores analisam as respostas do modelo a perguntas sob diferentes condições culturais. Nessa abordagem, os pesquisadores fornecem ao modelo consultas específicas para o contexto e comparam as respostas.

  2. Abordagens White-box: Esse método, que não tem sido amplamente utilizado no contexto cultural, permite acesso aos mecanismos internos do modelo. Abordagens desse tipo poderiam fornecer mais interpretabilidade e robustez na compreensão de como os modelos representam cultura.

Descobertas sobre Representação Cultural

Os estudos que revisamos frequentemente destacaram aspectos culturais específicos enquanto negligenciaram muitos outros. Aqui está uma análise mais detalhada dessas descobertas:

Lacunas na Exploração da Cultura

Ficou claro que, embora alguns aspectos da cultura, como valores e normas, fossem bem explorados, muitos outros eram mal compreendidos ou ignorados. Por exemplo, há uma falta de pesquisas que abordem domínios semânticos como quantidade, tempo, termos de parentesco e pronomes.

Problemas com os Métodos de Análise

Os métodos black-box usados em muitos estudos levantam questões sobre a confiabilidade e generalizabilidade das descobertas. Variações na formulação das perguntas podem afetar as respostas do modelo, levando a incertezas sobre se os resultados decorrem da condicionação cultural ou de outros fatores.

Recomendações para Pesquisas Futuras

Para melhorar a compreensão da cultura nos LLMs, propomos as seguintes recomendações:

  1. Desenvolver Definições Claras: Os pesquisadores devem se esforçar para definir cultura de forma mais explícita e se envolver com a literatura existente em ciências sociais para construir uma estrutura coerente.

  2. Ampliar o Escopo dos Estudos: Pesquisas futuras devem explorar uma gama mais ampla de proxies culturais que ainda não foram estudados. Isso inclui aspectos da cultura que são específicos ao contexto.

  3. Melhorar a Robustez dos Métodos: A comunidade de PLN deve explorar e desenvolver métodos mais robustos e interpretáveis para analisar a cultura nos modelos.

  4. Estimular Pesquisa Interdisciplinar: Colaborar com especialistas em áreas como antropologia e Interação Humano-Computador (IHC) pode aprofundar nossa compreensão das complexidades culturais na tecnologia.

  5. Expandir a Diversidade Linguística: Há uma necessidade de conjuntos de dados multilíngues que levem em conta elementos culturais que podem não se traduzir facilmente entre as línguas.

Conclusão

Nossa pesquisa ilumina a relação complexa entre cultura e grandes modelos de linguagem. Embora tenha havido progresso na PLN, muitos desafios permanecem. A natureza intrincada da cultura significa que os modelos de linguagem frequentemente têm dificuldade em compreender suas nuances.

Ao abordar as lacunas destacadas em nossa análise, os pesquisadores podem abrir caminho para aplicações mais culturalmente inclusivas dos LLMs. Isso não só melhorará o desempenho desses modelos em várias regiões, mas também apoiará a preservação da diversidade cultural global.

Em resumo, embora os LLMs mostrem potencial em entender e gerar linguagem humana, ainda há um trabalho significativo a ser feito em termos de representação cultural. Através da exploração contínua e da colaboração interdisciplinar, podemos melhorar a consciência cultural desses modelos e suas aplicações práticas em um mundo diverso.

Fonte original

Título: Towards Measuring and Modeling "Culture" in LLMs: A Survey

Resumo: We present a survey of more than 90 recent papers that aim to study cultural representation and inclusion in large language models (LLMs). We observe that none of the studies explicitly define "culture, which is a complex, multifaceted concept; instead, they probe the models on some specially designed datasets which represent certain aspects of "culture". We call these aspects the proxies of culture, and organize them across two dimensions of demographic and semantic proxies. We also categorize the probing methods employed. Our analysis indicates that only certain aspects of ``culture,'' such as values and objectives, have been studied, leaving several other interesting and important facets, especially the multitude of semantic domains (Thompson et al., 2020) and aboutness (Hershcovich et al., 2022), unexplored. Two other crucial gaps are the lack of robustness of probing techniques and situated studies on the impact of cultural mis- and under-representation in LLM-based applications.

Autores: Muhammad Farid Adilazuarda, Sagnik Mukherjee, Pradhyumna Lavania, Siddhant Singh, Alham Fikri Aji, Jacki O'Neill, Ashutosh Modi, Monojit Choudhury

Última atualização: 2024-09-04 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2403.15412

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.15412

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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