Bài báo này nghiên cứu những khoảng cách nhận thức văn hóa của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) tạo sinh. Cụ thể, chúng tôi nghiên cứu ảnh hưởng của các kỹ thuật tạo sinh tăng cường sử dụng truy xuất cơ sở tri thức tùy chỉnh (KB-grounding) và truy xuất web (search-grounding) lên mức độ quen thuộc văn hóa của các LLM ở các nền văn hóa quốc gia khác nhau. Chúng tôi so sánh các LLM tiêu chuẩn, LLM dựa trên KB-grounding và LLM dựa trên tìm kiếm trên một số tiêu chuẩn nhận thức văn hóa, và nhận thấy rằng việc dựa trên tìm kiếm cải thiện đáng kể hiệu suất LLM trên các tiêu chuẩn trắc nghiệm đánh giá kiến thức mệnh đề (ví dụ: chuẩn mực văn hóa, hiện vật và thể chế). Ngược lại, việc dựa trên KB có hiệu quả hạn chế do độ bao phủ của cơ sở tri thức không đầy đủ và người tìm kiếm không tối ưu. Tuy nhiên, việc dựa trên tìm kiếm làm tăng nguy cơ đưa ra những đánh giá rập khuôn trong các mô hình ngôn ngữ và không cải thiện được đánh giá của người đánh giá về mức độ quen thuộc văn hóa trong các đánh giá của con người với sức mạnh thống kê đủ mạnh. Do đó, chúng tôi làm nổi bật khoảng cách giữa kiến thức văn hóa mệnh đề và sự lưu loát văn hóa mở khi đánh giá nhận thức văn hóa của các LLM.
