CultureLLM: Incorporating Cultural Differences into Large Language Models

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本文介绍CultureLLM,一种经济高效的解决方案,用于将文化差异纳入大型语言模型。通过世界价值调查(WVS)数据和语义增强,CultureLLM在9种文化和59个数据集上展现出优于GPT-3.5和Gemini Pro的性能,与GPT-4相当。尽管存在局限性,如未在大规模开源模型上实施,但该研究为LLM的跨文化理解和生成提供了重要进展。

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本文是LLM系列文章,针对《CultureLLM: Incorporating Cultural Differences into Large Language Models》的翻译。

CultureLLM:将文化差异融入大型语言模型

摘要

据报道,由于来自英语语料库的训练数据占主导地位,大型语言模型(LLM)偏向于某些文化。由于多语言文化数据的收集成本往往很高,现有的工作通过提示工程或特定文化的预训练来处理这一问题。然而,他们可能会忽视低资源文化的知识不足,并需要大量的计算资源。在本文中,我们提出了CultureLLM,这是一种将文化差异纳入LLM的经济高效的解决方案。CultureLLM采用世界价值调查(WVS)作为种子数据,并通过所提出的语义数据扩充生成语义等效的训练数据。仅使用来自WVS的50个种子样本和增强的数据,我们对覆盖丰富和低资源语言的9种文化的特定文化LLM和一个统一模型(CultureLLMOne)进行了微调。在60个文化相关数据集上进行的广泛实验表明,CultureLLM显著优于GPT-3.5(8.1%)和Gemini Pro(9.5%)等各种对应物,其性能与GPT-4相当甚至更好。我们的人类研究表明,生成的样本在语义上与原始样本等效,为LLM增强提供了有效的解决方案。

1 引言

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<think>嗯,用户想了解互补概念生成(CCGen)的概念及其应用,特别是方法实现,包括训练语言模型生成排序列表和结合大模型蒸馏生成解释的应用研究。首先,我需要明确CCGen的基本定义,可能涉及互补概念的生成,这在知识表示或自然语言处理中可能有应用。 接下来,用户提到了两个具体的技术点:训练语言模型生成排序列表和大模型蒸馏生成解释。这可能涉及到如何利用语言模型来生成互补概念,并通过蒸馏技术将大模型的知识迁移到小模型,生成解释。需要查阅相关文献或现有研究,看看是否有类似的方法。 然后,应用研究方面,用户可能想知道CCGen在哪些领域有实际应用,比如推荐系统、教育辅助或知识图谱。需要结合具体案例来说明,比如在推荐系统中生成互补商品,或在教育中生成互补知识点。 需要注意的是,用户提供的引用中提到了大型预训练模型如CLIP、GPT的应用,以及Langchain的测试用例生成。虽然引用内容不直接相关,但可能需要考虑如何将大模型应用于CCGen,比如使用GPT生成概念列表,再通过蒸馏技术优化模型。 另外,用户要求回答结构清晰,分点说明,并生成相关问题。需要确保每个部分逻辑连贯,技术细节准确,同时语言通俗易懂。可能还需要验证提到的技术是否存在,比如互补概念生成是否有相关论文支持,避免虚构内容。 最后,生成的相关问题需要围绕CCGen的扩展应用、技术挑战和实际案例,帮助用户进一步探索该主题。需要确保问题具有引导性,能够激发用户深入思考。</think>### 互补概念生成(CCGen)方法解析 #### 概念定义 互补概念生成(Complementary Concept Generation, CCGen)是一种通过语言模型生成与输入概念具有逻辑互补性的关联概念的方法。其核心目标是扩展知识表示的完整性,例如给定"人工智能",可能生成"伦理规范""数据隐私"等互补概念[^1]。 #### 实现方式 1. **语言模型排序列表生成** - 使用预训练语言模型(如GPT-3)进行概念补全 - 通过prompt工程引导模型输出候选概念 - 构建评分函数筛选Top-K互补概念 ```python # 概念生成示意代码 def generate_complementary_concepts(seed_concept): prompt = f"与{seed_concept}互补的三个概念是:1." response = gpt3_complete(prompt) return parse_concepts(response) ``` 2. **大模型蒸馏解释生成** - 利用教师模型(如ChatGPT)生成解释文本 - 通过知识蒸馏训练轻量级学生模型 - 结合强化学习优化解释质量 $$ L_{distill} = \alpha \cdot KL(p_T||p_S) + \beta \cdot L_{CE} $$ #### 应用场景 1. 知识图谱补全:增强实体关系的多维表达 2. 教育辅助系统:生成知识点补充材料 3. 推荐系统优化:提供互补商品/内容推荐 4. 辩论辅助工具:自动生成反方观点[^2]
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