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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11249v3
• Date: Fri, 24 Jun 2022 12:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 11:50:37.267732
• 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。

関連論文リスト

• MELO: An Evaluation Benchmark for Multilingual Entity Linking of Occupations [0.5528844566370006]
  本稿では,21言語におけるエンティティ参照とESCO Occupations分類とのリンクを評価するために,48のデータセットのコレクションを新たに提示する。 MELOは高品質で既存の人間のアノテーションを使って構築された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T19:14:54Z)
• Do Text-to-Vis Benchmarks Test Real Use of Visualisations? [11.442971909006657]
  本稿では,ベンチマークデータセットと公開リポジトリのコードを比較した実証的研究を通じて,ベンチマークが実世界の利用を反映しているかどうかを考察する。 その結果,実世界の実例と同一のチャート型,属性,行動の分布を評価できないという,大きなギャップがあることが判明した。 1つのデータセットは代表的であるが、実用的なエンドツーエンドベンチマークになるには広範囲な修正が必要である。 これは、ユーザの視覚的ニーズに本当に対処するシステムの開発をサポートするために、新しいベンチマークが必要であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T06:13:28Z)
• MLLM-DataEngine: An Iterative Refinement Approach for MLLM [62.30753425449056]
  本稿では,データ生成,モデルトレーニング,評価を橋渡しする新しいクローズドループシステムを提案する。 各ループ内で、MLLM-DataEngineはまず評価結果に基づいてモデルの弱点を分析する。 ターゲットとして,異なる種類のデータの比率を調整する適応型バッドケースサンプリングモジュールを提案する。 品質については、GPT-4を用いて、各データタイプで高品質なデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T01:41:04Z)
• Instruction Mining: Instruction Data Selection for Tuning Large Language Models [18.378654454336136]
  InstructMiningは、大規模な言語モデルを微調整するためのプレミアムインストラクションフォローデータを自動的に選択するように設計されている。 InstructMining は LLM-as-a-judge と Huggingface OpenLLM の2つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T16:37:31Z)
• T5Score: Discriminative Fine-tuning of Generative Evaluation Metrics [94.69907794006826]
  我々は、現在利用可能なデータから、教師なし信号と教師なし信号の両方を用いて、両方の世界のベストを結合するフレームワークを提案する。 このアイデアを,mT5をバックボーンとするトレーニング信号を使用するメトリックであるT5Scoreをトレーニングすることで,運用する。 T5Scoreは、セグメントレベルの既存のトップスコアメトリクスに対して、すべてのデータセットで最高のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T06:29:04Z)
• This is the way: designing and compiling LEPISZCZE, a comprehensive NLP benchmark for Polish [5.8090623549313944]
  ポーランドNLPの新しい総合ベンチマークであるLEPISZCZEを紹介する。 ポーランドのベンチマークから5つのデータセットを使用し、8つの新しいデータセットを追加しています。 我々はポーランド語のためのベンチマークを作成しながら学んだ洞察と経験を提供し、他の低リソース言語のための同様のベンチマークを設計する青写真を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T16:51:09Z)
• Multi-lingual Evaluation of Code Generation Models [82.7357812992118]
  本稿では,MBXPとMultilingual HumanEval,MathQA-Xという,評価コード生成モデルに関する新しいベンチマークを提案する。 これらのデータセットは10以上のプログラミング言語をカバーする。 コード生成モデルの性能を多言語で評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T17:17:06Z)
• ELEVATER: A Benchmark and Toolkit for Evaluating Language-Augmented Visual Models [102.63817106363597]
  ELEVATERは、事前訓練された言語拡張ビジュアルモデルの比較と評価を行う最初のベンチマークである。 20の画像分類データセットと35のオブジェクト検出データセットで構成され、それぞれが外部知識で拡張されている。 研究コミュニティ向けのツールキットと評価プラットフォームをリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:23:42Z)
• X-FACT: A New Benchmark Dataset for Multilingual Fact Checking [21.2633064526968]
  本稿では,X-FACTについて紹介する。X-FACTは,自然に存在する実世界のクレームの事実検証のための,多言語データセットとして最大である。 データセットには25の言語で短いステートメントが含まれており、専門家のファクトチェッカーによって正確性を示すラベルが付けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T05:09:54Z)
• e-ViL: A Dataset and Benchmark for Natural Language Explanations in Vision-Language Tasks [52.918087305406296]
  説明可能な視覚言語タスクを評価するベンチマークe-ViLを紹介します。 また、NLEで最大のデータセットであるe-SNLI-VEについても紹介する。 画像とテキストの共同埋め込みを学習するUNITERと、予め訓練された言語モデルであるGPT-2を組み合わせた新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-08T18:46:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。