論文の概要: GEMv2: Multilingual NLG Benchmarking in a Single Line of Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11249v2
• Date: Thu, 23 Jun 2022 14:38:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 11:18:59.120131
• Title: GEMv2: Multilingual NLG Benchmarking in a Single Line of Code
• Title（参考訳）: GEMv2: 1行のコードによる多言語NLGベンチマーク
• Authors: Sebastian Gehrmann, Abhik Bhattacharjee, Abinaya Mahendiran, Alex Wang, Alexandros Papangelis, Aman Madaan, Angelina McMillan-Major, Anna Shvets, Ashish Upadhyay, Bingsheng Yao, Bryan Wilie, Chandra Bhagavatula, Chaobin You, Craig Thomson, Cristina Garbacea, Dakuo Wang, Daniel Deutsch, Deyi Xiong, Di Jin, Dimitra Gkatzia, Dragomir Radev, Elizabeth Clark, Esin Durmus, Faisal Ladhak, Filip Ginter, Genta Indra Winata, Hendrik Strobelt, Hiroaki Hayashi, Jekaterina Novikova, Jenna Kanerva, Jenny Chim, Jiawei Zhou, Jordan Clive, Joshua Maynez, Jo\~ao Sedoc, Juraj Juraska, Kaustubh Dhole, Khyathi Raghavi Chandu, Laura Perez-Beltrachini, Leonardo F. R. Ribeiro, Lewis Tunstall, Li Zhang, Mahima Pushkarna, Mathias Creutz, Michael White, Mihir Sanjay Kale, Moussa Kamal Eddine, Nico Daheim, Nishant Subramani, Ondrej Dusek, Paul Pu Liang, Pawan Sasanka Ammanamanchi, Qi Zhu, Ratish Puduppully, Reno Kriz, Rifat Shahriyar, Ronald Cardenas, Saad Mahamood, Salomey Osei, Samuel Cahyawijaya, Sanja \v{S}tajner, Sebastien Montella, Shailza, Shailza Jolly, Simon Mille, Tahmid Hasan, Tianhao Shen, Tosin Adewumi, Vikas Raunak, Vipul Raheja, Vitaly Nikolaev, Vivian Tsai, Yacine Jernite, Ying Xu, Yisi Sang, Yixin Liu, Yufang Hou
• Abstract要約: Generation, Evaluation, and Metrics Benchmarkは、データセット、モデル、メトリック開発者のためのモジュラーインフラストラクチャを提供する。 GEMv2は51言語で40のドキュメントデータセットをサポートする。 すべてのデータセットのモデルはオンラインで評価でき、インタラクティブなデータカード作成とレンダリングツールによって、生きたベンチマークに新しいデータセットを簡単に追加できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 161.1761414080574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluation in machine learning is usually informed by past choices, for example which datasets or metrics to use. This standardization enables the comparison on equal footing using leaderboards, but the evaluation choices become sub-optimal as better alternatives arise. This problem is especially pertinent in natural language generation which requires ever-improving suites of datasets, metrics, and human evaluation to make definitive claims. To make following best model evaluation practices easier, we introduce GEMv2. The new version of the Generation, Evaluation, and Metrics Benchmark introduces a modular infrastructure for dataset, model, and metric developers to benefit from each others work. GEMv2 supports 40 documented datasets in 51 languages. Models for all datasets can be evaluated online and our interactive data card creation and rendering tools make it easier to add new datasets to the living benchmark.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の評価は通常、データセットやメトリクスなど、過去の選択によって通知される。 この標準化により、リーダーボードを用いた均等な足場の比較が可能となるが、より良い選択肢が生まれるにつれて、評価選択は準最適となる。 この問題は、断定的な主張をするためにデータセット、メトリクス、人間の評価を継続的に改善する必要がある自然言語生成において特に重要となる。 モデル評価のベストプラクティスをより容易にするために、GEMv2を導入します。 新バージョンのGeneration, Evaluation, Metrics Benchmarkでは、データセット、モデル、メトリック開発者が互いに作業の恩恵を受けるためのモジュラーインフラストラクチャが導入されている。 GEMv2は51言語で40のドキュメントデータセットをサポートする。 すべてのデータセットのモデルはオンラインで評価でき、インタラクティブなデータカード作成とレンダリングツールによって、生きたベンチマークに新しいデータセットを簡単に追加できます。

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