PLURAL: 面向价值对齐的全球数据集

arXiv cs.CL 论文
value-alignment dataset plural llm alignment cross-cultural normative-values

摘要

介绍PLURAL，一个基于92个国家综合价值观调查的大规模偏好数据集，包含来自20个不同国家的约50万个偏好三元组，旨在改进大语言模型中的文化价值对齐。

arXiv:2607.08034v1 Announce Type: new Abstract: 大型语言模型（LLM）在全球范围内使用，却不成比例地反映西方价值观，限制了其代表多样化价值体系的能力。我们提出PLURAL，这是一个大规模、以价值为中心的偏好数据集，基于涵盖92个国家的全国代表性调查——综合价值观调查（IVS）。通过两阶段生成流水线，我们将调查响应转化为合成偏好三元组，在生成现实场景的同时保留规范性价值信号。我们发布了PLURAL的初始版本，包含代表20个不同国家人民的约50万个偏好三元组。我们通过三种方式评估PLURAL：(i) 数据集级验证，表明它保留了原始调查中的跨国价值差异和国内多样性；(ii) 自动化评估，表明在PLURAL上训练能改善与目标国家文化特征的对齐，相比强基线将平均绝对误差降低高达27.7%；(iii) 在印度、巴西和日本进行的176名评估者盲测人工评估，他们认为PLURAL对齐的响应更能代表其国家价值观。这些结果共同表明，PLURAL包含可学习的价值导向信号，为多元对齐提供了可扩展的资源。数据集：https://huggingface.co/datasets/agdhruv/plural-alignment
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缓存时间: 2026/07/10 06:12 

# PLURAL：全球价值观对齐数据集
来源：https://arxiv.org/abs/2607.08034
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> 摘要：大型语言模型（LLMs）在全球范围内使用，但却不成比例地反映西方价值观，限制了它们代表多样化价值体系的能力。我们提出 PLURAL，一个大规模、以价值为中心的偏好数据集，基于综合价值观调查（IVS），这是一项覆盖92个国家的全国代表性调查。使用两阶段生成流程，我们将调查响应转化为合成的偏好三元组，在生成逼真场景的同时保留规范性价值信号。我们发布了 PLURAL 的初始版本，包含约50万个偏好三元组，代表来自20个不同国家的人群。我们通过三种方式评估 PLURAL：（i）数据集层面验证，显示它保留了原始调查中的跨国价值差异和国内多样性；（ii）自动评估，显示在 PLURAL 上训练能改善与目标国家文化特征的对齐，与强基线相比平均绝对误差降低高达27.7%；（iii）在印度、巴西和日本进行的盲人人类评估，有176名评估者认为 PLURAL 对齐的响应更能代表其国家价值观。这些结果共同表明，PLURAL 包含可用于价值引导的可学习信号，为多元对齐提供了可扩展的资源。数据集：此 https URL (https://huggingface.co/datasets/agdhruv/plural-alignment)

## 提交历史

来自：Dhruv Agarwal [查看邮件 (https://arxiv.org/show-email/e34725fc/2607.08034)] **[v1]** 2026年7月9日星期四 01:18:17 UTC (2,273 KB)

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