Abordando o Viés Cultural em Modelos de Linguagem

Modelos de linguagem grandes (LLMs) como o GPT estão sendo cada vez mais usados em várias aplicações. No entanto, eles costumam favorecer certas culturas, principalmente por causa da dominância do inglês nos dados de treinamento. Isso pode levar a um Viés Cultural, onde o modelo reflete as perspectivas e valores de culturas específicas mais do que de outras.

Coletar dados culturais multilíngues pode ser caro e demorado. Muitos métodos existentes dependem de ajustes nos prompts ou de pré-treinamento específico para culturas determinadas. Isso muitas vezes deixa de lado as lacunas de conhecimento relacionadas a culturas menos representadas e pode exigir recursos computacionais significativos.

Para resolver esses problemas, sugerimos um método mais simples e acessível para integrar diferenças culturais nos LLMs. Nossa abordagem usa a World Values Survey (WVS) como dados iniciais para criar novos dados de treinamento que reflitam visões culturais diversas. Esses dados adicionais ajudam a aprimorar modelos que entendem várias nuances culturais, desde idiomas com muitos recursos até idiomas com poucos recursos.

#O Desafio do Viés Cultural

A cultura é um aspecto complexo da identidade que inclui linguagem, nacionalidade, região, religião e gênero. O viés cultural ocorre quando certas perspectivas culturais são favorecidas, levando a opiniões subjetivas que podem ofender outros. Por exemplo, as visões sobre liderança de gênero diferem entre culturas, como entre perspectivas árabes e americanas.

À medida que os LLMs ganham popularidade, o viés cultural se tornou uma preocupação significativa. Eles costumam mostrar uma preferência pela cultura ocidental, principalmente devido ao volume de dados em inglês. Além disso, culturas de poucos recursos, definidas pela disponibilidade limitada de dados de treinamento, enfrentam desafios significativos em representação. Essa disparidade pode dificultar a colaboração eficaz entre humanos e IA, impedindo uma abordagem equilibrada para o desenvolvimento de IA.

#Nossa Proposta de Solução

Nossa solução, que chamamos de Aumento baseado na WVS, consiste em três etapas principais: amostragem, Aumento de Dados e Ajuste fino. Essas etapas nos permitem criar tanto modelos específicos de cultura quanto um modelo unificado que atenda a múltiplas culturas. O objetivo é incorporar diferentes valores culturais de maneira eficaz nos LLMs.

A primeira etapa envolve selecionar amostras da WVS, que coleta opiniões sobre vários tópicos culturais de todo o mundo. Nos concentramos em áreas-chave, como valores sociais, migração, segurança, ciência e tecnologia, valores religiosos e participação política.

Na segunda etapa, utilizamos nossa técnica de aumento de dados semânticos para gerar novos dados que se alinhem de perto com as opiniões originais na WVS. Esse processo de aumento é crucial para criar um conjunto de treinamento maior que mantenha o significado original enquanto introduz variações necessárias.

Finalmente, ajustamos o modelo usando tanto os dados originais da WVS quanto as amostras aumentadas, resultando em modelos específicos de cultura e um modelo unificado que respeita vários contextos culturais.

#Princípios de Aumento de Dados

O processo de aumento de dados é inspirado na teoria da Consistência Atitude-Comportamento, que nota uma forte ligação entre o que as pessoas acreditam e como se comportam. A WVS serve como um ótimo ponto de partida para tirar insights culturais porque reúne uma ampla gama de opiniões sobre perguntas similares em diferentes países.

Criamos amostras semanticamente equivalentes através de uma série de métodos, incluindo geração de templates e uso de sinônimos. O objetivo é gerar entradas que sejam semelhantes em significado, mas diferentes em redação. Essa diversidade pode ajudar o modelo a entender melhor e responder a nuances culturais.

#Gerando Amostras

Gerar dados aumentados envolve duas fases principais: primeiro, criar templates a partir das respostas da WVS, e segundo, produzir exemplos completos de treinamento usando esses templates. Nos concentramos em garantir que as respostas geradas permaneçam fiéis aos significados originais fornecidos na WVS.

Para gerar templates, utilizamos modelos de linguagem como o GPT-4 para produzir diferentes, mas semelhantes, estruturas de frases, mantendo os mesmos significados centrais. Esta fase requer uma filtragem cuidadosa para garantir que as novas frases se alinhem semanticamente com as declarações originais.

Na segunda fase, substituímos aleatoriamente palavras nos templates por sinônimos para criar novas amostras. Isso aumenta a diversidade do conjunto de dados enquanto garante que o significado se mantenha intacto. Para cada template, podemos produzir várias frases únicas, resultando em um conjunto de dados rico para o ajuste fino.

#Ajustando o Modelo

Depois de termos nossos dados aumentados, seguimos para ajustar nosso modelo. Esta etapa adapta tanto modelos específicos de cultura quanto um modelo unificado que pode servir a uma variedade de contextos culturais. O processo de ajuste fino ajuda esses modelos a aprender com as diversas opiniões culturais refletidas nos dados de treinamento.

Por exemplo, criamos modelos específicos para as culturas árabe, bengali, chinesa, inglesa, alemã, coreana, portuguesa, espanhola e turca. Cada modelo é construído para atender aos valores e normas culturais únicos de seu respectivo grupo.

#Processo de Avaliação

Para avaliar a eficácia da nossa abordagem, realizamos vários testes em múltiplas tarefas relacionadas à cultura. Essas tarefas incluem detecção de linguagem ofensiva, detecção de discurso de ódio, detecção de viés e mais. Coletamos dados de conjuntos de dados públicos nos respectivos idiomas e testamos o desempenho dos nossos modelos ajustados em comparação com referências padrão, como GPT-3.5 e Gemini Pro.

Nossos métodos de avaliação empregam métricas como pontuações F1 para medir quão bem nossos modelos se saem nessas tarefas. Buscamos destacar quaisquer melhorias notáveis em comparação com modelos existentes, ao mesmo tempo em que oferecemos insights sobre como cada modelo específico de cultura se sai nas tarefas relevantes.

#Resultados e Descobertas

Nossos resultados demonstram que tanto os modelos específicos quanto o modelo unificado superam seus concorrentes, como GPT-3.5 e Gemini Pro, alcançando desempenhos comparáveis ou até superiores ao GPT-4 em certas tarefas.

Especificamente, descobrimos que os modelos específicos de cultura se destacam em suas respectivas tarefas, indicando que adaptar modelos a contextos culturais específicos aumenta significativamente seu desempenho. Isso aponta para a eficácia da nossa abordagem de aumento em lidar com lacunas culturais nos LLMs.

Além disso, observamos que o ajuste fino com dados aumentados leva a melhorias notáveis no desempenho em culturas de poucos recursos. Isso mostra que nossa abordagem é não apenas eficaz, mas também prática para pesquisadores que trabalham com limitações de dados.

#Estudos Humanos e Feedback

Mais insights de estudos humanos indicam que as amostras geradas mantêm equivalência semântica com os dados originais da WVS. Nesses estudos, os participantes classificaram pares de amostras originais e geradas quanto à similaridade. O feedback sugeriu que os dados gerados espelham com sucesso as opiniões originais, oferecendo redações diversas.

Também realizamos avaliações sobre perguntas abertas para ver como nosso modelo se sai na geração de respostas culturalmente alinhadas. Os participantes notaram que o modelo forneceu respostas mais claras e diretas do que modelos tradicionais, que muitas vezes recorriam a respostas ambíguas ou neutras.

#Implicações para Trabalhos Futuros

Nossas descobertas destacam a importância de reconhecer e valorizar diferenças culturais no desenvolvimento de IA. Ao aprimorar a consciência cultural dos modelos de linguagem, podemos promover tecnologias mais inclusivas e eficazes. Isso é particularmente vital em contextos globais, onde entender e respeitar várias perspectivas culturais pode levar a uma melhor tomada de decisão.

Além disso, nossa abordagem aborda as questões de escassez de dados enfrentadas por culturas de poucos recursos. Ao aproveitar fontes de dados existentes, como a WVS, e aprimorá-las por meio de aumento semântico, podemos capacitar comunidades sub-representadas e criar soluções de IA mais eficazes adaptadas às suas necessidades.

#Desafios e Limitações

Embora nosso método mostre promessas, ele enfrenta limitações. A implementação dessa abordagem em modelos de código aberto em larga escala ainda não foi totalmente explorada devido a restrições de recursos. Além disso, nossa avaliação se concentrou principalmente em tarefas de classificação, uma vez que tarefas gerativas costumam ser mais complexas e custosas de avaliar.

Além disso, nosso estudo apenas aproxima as perspectivas culturais com base em países representativos selecionados. Isso pode levar a viéses potenciais, já que várias regiões podem ter visões diferentes que não estão totalmente capturadas. Por último, embora tenhamos alcançado diversidade nos níveis de frases e palavras, futuros trabalhos visam introduzir dimensões ainda mais amplas de diversidade nos dados gerados.

#Conclusão

As diferenças culturais desempenham um papel vital na riqueza e diversidade das experiências humanas. Este artigo descreve uma solução econômica para ajustar modelos de linguagem para serem mais culturalmente conscientes. Ao aproveitar a World Values Survey e empregar uma técnica de aumento de dados semânticos, demonstramos que nossos modelos podem superar os benchmarks existentes em vários contextos culturais.

À medida que avançamos, é crucial continuar refinando nossas metodologias e expandir o escopo do nosso trabalho. Abordar lacunas de representação cultural será fundamental para fomentar um cenário de IA mais inclusivo e equitativo. Ao promover compreensão e respeito por diversas perspectivas culturais, podemos aproveitar melhor o potencial das tecnologias de IA para todos os usuários ao redor do mundo.