KoValPlus: パーソナベースの文化・価値アラインメント評価

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KoValPlus: パーソナベースの文化・価値アラインメント評価

KoValPlus: パーソナベースの文化・価値アラインメント評価

KoValPlusは、World Values Survey（WVS）由来の韓国人回答分布と大規模言語モデル（LLM）の出力を比較し、ペルソナを用いたプロンプトに基づいて文化的・価値観の整合性を定量評価するための実装を提供するリポジトリです。LLM応答を韓国語の実際の分布と照合し、統計類似度指標によりアラインメントを測定します。再現性のある評価パイプラインと分析用コード、データ前処理が含まれます。

https://github.com/hayoon45/KoValPlus

概要

KoValPlusは、LLMが生成する応答と実際の韓国人回答分布（主にWorld Values Surveyに基づく）との「文化的・価値の整合性（cultural & value alignment）」を定量的に評価するためのツールキットです。特徴はペルソナ（役割や背景）をプロンプトに組み込む点で、同一設問に対する人間の回答分布とモデルの出力分布を比較することで、モデルが特定の文化的文脈や価値観にどれだけ近い応答を生成するかを測ります。データ前処理、プロンプトテンプレート、モデル呼び出し、分布集計、統計的類似度の計算と可視化までの一連の評価パイプラインを提供し、研究・実験での再現性を意識した実装がなされています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 14
  • フォーク数: 8
  • ウォッチャー数: 14
  • コミット数: 6
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • ペルソナベースのプロンプト設計により文脈依存の応答を評価可能
  • World Values Survey（WVS）に基づく韓国人回答分布と比較する分布比較アプローチ
  • 統計的類似度指標を用いた定量評価（分布間の距離を測定）
  • データ前処理から可視化までを含む評価パイプライン

技術的なポイント

KoValPlusの技術的核は「人間の応答分布」と「モデルの出力分布」を同一フォーマットに揃えて比較する点にあります。まずWVSなどから抽出した韓国語の回答分布を正規化して基準データセットを作成します。質問（アイテム）はプロンプトテンプレートに組み込み、ペルソナ情報を付与してLLMに投げることで、ペルソナごとの応答傾向を模擬します。モデル出力はカテゴリライズ（選択肢へのマッピングやラベル付け）して頻度分布を算出し、人間データの分布と比較します。比較手法はREADMEで「statistical similarity metrics」として言及されているように、JSダイバージェンス、KLダイバージェンス、カイ二乗検定やEarth Mover’s Distanceなどの分布間距離が想定されます。実装上の注意点としては、韓国語のトークナイゼーションや表記ゆれの正規化、応答の多様性（サンプリングによるばらつき）への対処、ペルソナ表現の一貫性確保が挙げられます。また実験の再現性のために、プロンプトテンプレート、シード値、モデルの設定（温度やサンプリングパラメータ）をログ化して管理する設計が有用です。最終的に得られるスコアは、モデルが対象文化の価値観にどれだけ近いかを示す指標として解釈でき、モデル比較やデータ改善、ローカライズ評価に応用できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • code: dir
  • dataset: dir

…他 2 ファイル

まとめ

LLMの文化・価値面での整合性を定量評価する実用的なツールキットです。