Este artículo propone un marco de discusión multiagente para mejorar la adaptabilidad de los modelos lingüísticos a gran escala (LLM) a diversos contextos culturales. A diferencia de los enfoques convencionales de un solo LLM y un solo turno, nos centramos en aprovechar las fortalezas de múltiples LLM complementarios para mejorar la adaptabilidad cultural. Presentamos dos variantes del marco de discusión multiagente, en las que dos agentes basados en LLM discuten escenarios culturales y llegan a una decisión final de forma colaborativa: una en la que los agentes LLM discuten exclusivamente y otra en la que seleccionan dinámicamente y autorreflexionan sobre la discusión. Utilizando siete LLM de ponderación abierta y 21 combinaciones de LLM, evaluamos el marco frente al parámetro NormAd-ETI para normas de etiqueta social en 75 países. Observamos que la discusión mejora tanto la precisión general como la equidad cultural en comparación con un único LLM de referencia. Específicamente, demostramos que la discusión multiagente permite que LLM relativamente pequeños (de 7 a 9 mil millones de parámetros) alcancen una precisión comparable a la de modelos mucho más grandes (27 mil millones de parámetros).
