为文化敏感性设计LLMs：来自英语-日语翻译的证据
Designing LLMs for cultural sensitivity: Evidence from English-Japanese translation
AI总结：
本文通过分析英语-日语翻译中不同提示策略对文化敏感性的影响，提出通过定制提示提升多语言环境中LLM文化适应性的方法。
摘要：
大型语言模型（LLMs）正在日益被用于日常交流，包括跨不同文化背景的多语言互动。尽管LLMs现在可以生成接近完美的直译，但尚不清楚LLMs是否支持文化合适的交流。在本文中，我们分析了不同LLM设计在应用于英语-日语工作邮件翻译时的文化敏感性。在此，我们改变提示策略：（1）朴素的“仅翻译”提示，（2）针对受众的提示，指定接收方的文化背景，以及（3）带有显式指导日本交流规范的指令提示。通过混合方法研究，我们然后分析文化特定的语言模式，以评估翻译如何适应文化规范。进一步，我们检查翻译的语气是否符合母语者的感觉。我们发现，文化定制的提示可以提高文化契合度，基于此，我们为多语言环境中设计文化包容的LLMs提供建议。
英文摘要：
Large language models (LLMs) are increasingly used in everyday communication, including multilingual interactions across different cultural contexts. While LLMs can now generate near-perfect literal translations, it remains unclear whether LLMs support culturally appropriate communication. In this paper, we analyze the cultural sensitivity of different LLM designs when applied to English-Japanese translations of workplace e-mails. Here, we vary the prompting strategies: (1) naive "just translate" prompts, (2) audience-targeted prompts specifying the recipient's cultural background, and (3) instructional prompts with explicit guidance on Japanese communication norms. Using a mixed-methods study, we then analyze culture-specific language patterns to evaluate how well translations adapt to cultural norms. Further, we examine the appropriateness of the tone of the translations as perceived by native speakers. We find that culturally-tailored prompting can improve cultural fit, based on which we offer recommendations for designing culturally inclusive LLMs in multilingual settings.
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