대규모 추론 모델의 안전성 향상과 다양한 문화적 가치 반영을 위해, 본 논문은 문화적 규범 기반 문화 정렬(CNCA) 프레임워크를 제시한다. CNCA는 모델의 추론 능력을 활용하여 문화적 규범에 맞춰 모델을 정렬하며, 제한된 설문 조사 데이터를 통해 문화적 규범을 자동으로 추출하는 세 가지 방법과, 이러한 규범을 효과적으로 활용하는 방법을 탐구한다. 두 가지 정렬 패러다임(사용자 컨텍스트에 문화적 규범을 통합하는 in-context 정렬 및 Chain-of-Thought 훈련 데이터를 통해 규범을 내면화하는 fine-tuning 기반 방법)을 실험하여, 추론 능력이 뛰어난 모델이 문화 규범 마이닝 및 활용의 이점을 더 많이 얻는다는 것을 확인했다.
