Können mehrsprachige LLMs kulturell vielfältige Denker sein? Eine Untersuchung zu multikulturellen Sprichwörtern und Redewendungen

Core Concepts

Mehrsprachige Sprachmodelle (mLLMs) haben begrenzte Kenntnisse von Sprichwörtern und verstehen deren Bedeutung in einem Gesprächskontext nicht gut. Es gibt große Unterschiede in der Leistung der mLLMs beim Verständnis von Sprichwörtern zwischen Sprachen, insbesondere bei übertragenen Bedeutungen, und eine "Kulturgefälle" beim Verständnis von übersetzten Sprichwörtern.

Abstract

Die Studie untersucht die Fähigkeit einer Reihe von state-of-the-art mehrsprachigen Sprachmodellen (mLLMs), mit kulturellem Hintergrundwissen umzugehen, am Beispiel von Sprichwörtern und Redewendungen.
Die Hauptergebnisse sind:

mLLMs haben "begrenzte" Kenntnisse von Sprichwörtern und das bloße Auswendiglernen von Sprichwörtern bedeutet nicht, dass sie deren Bedeutung im Gesprächskontext verstehen.

mLLMs haben Schwierigkeiten, mit übertragenen Sprichwörtern und Redewendungen umzugehen, insbesondere wenn sie aufgefordert werden, die falsche Antwort auszuwählen (anstatt die richtige).

Es gibt ein "Kulturgefälle" in mLLMs, wenn es um das Verständnis von übersetzten Sprichwörtern geht.

Die Autoren erstellen und veröffentlichen einen Datensatz namens MAPS (MulticulturAl Proverbs and Sayings) mit Sprichwörtern in sechs Sprachen, der für die Evaluierung verwendet wird.

Stats

"Ein halber Laib Brot ist besser als gar keiner."
"Bambusspross ist nicht weit vom Bambusbüschel entfernt."
"Der Drache gebiert den Drachen, der Phönix gebiert den Phönix, der Sohn einer Ratte kann ein Loch graben."

Quotes

"Sprichwörter sind feste Ausdrücke, die von verschiedenen Kulturen verwendet werden."
"Sprichwörter sind oft bildlich, d.h. die interpretierte Bedeutung entspricht nicht der wörtlichen Bedeutung."
"Sprichwörter werden in Schrift oder Gesprächen verwendet, um Ratschläge zu geben, Argumente zu führen oder andere zu trösten."

Key Insights Distilled From

Are Multilingual LLMs Culturally-Diverse Reasoners? An Investigation into Multicultural Proverbs and Sayings

by Chen Cecilia... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.08591.pdf

Deeper Inquiries

Wie können mehrsprachige Sprachmodelle so verbessert werden, dass sie kulturelle Unterschiede besser verstehen und überbrücken können?

Um mehrsprachige Sprachmodelle zu verbessern, damit sie kulturelle Unterschiede besser verstehen und überbrücken können, gibt es mehrere Ansätze:

Diversität im Training: Es ist wichtig, die Trainingsdaten für mehrsprachige Sprachmodelle diverser zu gestalten, um eine Vielzahl von kulturellen Hintergründen abzudecken. Dies kann durch die Integration von Daten aus verschiedenen Kulturen und Sprachen erfolgen.

Kulturelle Annotationen: Durch die Integration von kulturellen Annotationen in den Trainingsdaten können mehrsprachige Sprachmodelle lernen, kulturelle Nuancen und Unterschiede besser zu verstehen. Dies kann helfen, die Modelle sensibler für kulturelle Kontexte zu machen.

Kontextuelles Lernen: Mehrsprachige Sprachmodelle können durch kontextuelles Lernen trainiert werden, um kulturelle Unterschiede in verschiedenen Situationen zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren. Dies kann dazu beitragen, die kulturelle Sensibilität der Modelle zu verbessern.

Feedback-Schleifen: Durch die Implementierung von Feedback-Schleifen können mehrsprachige Sprachmodelle kontinuierlich verbessert werden, indem sie auf Rückmeldungen zu ihrer Leistung in kulturellen Kontexten reagieren und entsprechend angepasst werden.

Welche anderen Arten von kulturellem Hintergrundwissen, neben Sprichwörtern, sind für mehrsprachige Sprachmodelle wichtig und wie können diese erfasst werden?

Neben Sprichwörtern sind auch andere Arten von kulturellem Hintergrundwissen wichtig für mehrsprachige Sprachmodelle, darunter:

Kulturelle Bräuche und Traditionen: Das Verständnis von kulturellen Bräuchen und Traditionen ist entscheidend, um die Bedeutung von bestimmten Handlungen oder Aussagen in verschiedenen Kulturen zu verstehen. Dieses Wissen kann durch die Integration von kulturellen Handlungsszenarien in das Training der Modelle erfasst werden.

Historische Ereignisse: Kenntnisse über historische Ereignisse und ihre Bedeutung in verschiedenen Kulturen können dazu beitragen, die Kontextualisierung von Informationen zu verbessern. Dieses Wissen kann durch die Einbeziehung historischer Daten und Ereignisse in das Training der Modelle erfasst werden.

Kulturelle Werte und Normen: Das Verständnis von kulturellen Werten und Normen ist wichtig, um die Verhaltensweisen und Entscheidungen in verschiedenen kulturellen Kontexten zu interpretieren. Dieses Wissen kann durch die Integration von kulturellen Wertesystemen und Normen in das Training der Modelle erfasst werden.

Kulturelle Sprachnuancen: Die Unterschiede in der Sprachverwendung und -interpretation zwischen verschiedenen Kulturen sind ebenfalls wichtig für mehrsprachige Sprachmodelle. Diese Nuancen können durch die Einbeziehung von kulturell geprägten Sprachbeispielen und Ausdrücken im Training erfasst werden.

Wie können Übersetzungssysteme so verbessert werden, dass sie den kulturellen Kontext besser berücksichtigen und Kulturgefälle in mehrsprachigen Kommunikation reduzieren?

Um Übersetzungssysteme zu verbessern und den kulturellen Kontext besser zu berücksichtigen, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Kulturelle Sensibilisierung der Modelle: Durch die Integration von kulturellen Sensoren und Filtern in Übersetzungssysteme können kulturelle Unterschiede und Feinheiten besser erkannt und berücksichtigt werden.

Kontextuelles Übersetzen: Übersetzungssysteme können durch kontextuelles Übersetzen trainiert werden, um den kulturellen Kontext von Texten zu verstehen und entsprechend zu übersetzen. Dies kann dazu beitragen, Missverständnisse aufgrund kultureller Unterschiede zu reduzieren.

Kulturelle Anpassungen: Durch die Implementierung von kulturellen Anpassungen in Übersetzungssystemen können spezifische kulturelle Nuancen und Ausdrücke besser erfasst und korrekt übersetzt werden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit mit kulturellen Experten und Linguisten.

Feedback und Iteration: Durch die Einbeziehung von Feedback-Schleifen in Übersetzungssysteme können kontinuierliche Verbesserungen vorgenommen werden, um den kulturellen Kontext besser zu berücksichtigen und Kulturgefälle in mehrsprachigen Kommunikationen zu reduzieren.