शोधकर्ताओं ने PLURAL का परिचय दिया, एक बड़े पैमाने पर प्राथमिकता डेटासेट जिसे इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि बड़े भाषा मॉडल पश्चिमी के बजाय विविध वैश्विक मूल्यों को प्रतिबिंबित करें। डेटासेट 92 देशों में फैले एकीकृत मूल्य सर्वेक्षण पर आधारित है, और इसमें लगभग 500,000 संश्लेषित प्राथमिकता त्रिक हैं जो विविध 20 राष्ट्रों के लोगों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
- PLURAL राष्ट्रीय रूप से प्रतिनिधि सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं को वास्तविक परिदृश्यों में बदल देता है जो सामान्य मूल्य संकेतों को बनाए रखते हैं।
- डेटासेट स्तर पर सत्यापन पुष्टि करता है कि यह मौलिक सर्वेक्षण से दोनों अंतर्राष्ट्रीय अंतर और देश के भीतर विविधता को बनाए रखता है।
- स्वचालित मूल्यांकन दिखाता है कि PLURAL पर प्रशिक्षण ने मजबूत आधारों की तुलना में सांस्कृतिक प्रोफ़ाइल अनुकूलन में माध्य निरपेक्ष त्रुटि को 27.7% तक कम कर दिया।
- भारत, ब्राज़ील और जापान में 176 भागीदारों के साथ अंधा मानव मूल्यांकन ने PLURAL-अनुकूलित प्रतिक्रियाओं को उनके राष्ट्रीय मूल्यों का अधिक प्रतिनिधित्व करने वाला पाया।
लेखकों का मानना है कि यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह बहुलवादी अनुकूलन के लिए एक स्केलेबल संसाधन प्रदान करता है, जिससे मॉडल वैश्विक रूप से विविध मूल्य प्रणालियों का बेहतर प्रतिनिधित्व कर सकें।