研究人员介绍了 MET(Multilingual Ethics with Theory-grounded reasoning),这是一种通过在多语言评估、推理支架和训练监督方面填补空白,来改善多元语言环境中道德决策的方法。
该工作提出了三项关键贡献:MCLASH,一个捕捉文化情境化道德直觉的基准;MET,一种使用心理学和哲学专家策划依据的两步提示方法;以及 MET-D,一种不需要外部监督的自我蒸馏训练阶段。
在 MCLASH 上,MET-D 相比基础模型(Qwen3-4B、Qwen3-8B、Gemma3-4B)的宏观 F1 分数平均提升了 3.71 分,在 MMoralExceptQA 上提升了 4.23 分,同时将母语推理能力平均提高了 62.13 分。
这些贡献为文化对齐且基于理论的多语言道德推理开辟了道路。