論文の概要: Benchmarking Arabic AI with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14982v1
• Date: Wed, 24 May 2023 10:16:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 17:15:22.226062
• Title: Benchmarking Arabic AI with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるアラビア語AIのベンチマーク
• Authors: Ahmed Abdelali, Hamdy Mubarak, Shammur Absar Chowdhury, Maram Hasanain, Basel Mousi, Sabri Boughorbel, Yassine El Kheir, Daniel Izham, Fahim Dalvi, Majd Hawasly, Nizi Nazar, Yousseif Elshahawy, Ahmed Ali, Nadir Durrani, Natasa Milic-Frayling, Firoj Alam
• Abstract要約: 本研究は、標準アラビアNLPおよび音声処理におけるFMの性能を評価することによる継続的な研究に寄与する。 GPT-3.5-turbo、Whisper、USMを使ったゼロショット学習から始まり、59の公開データセットを使用してユニークなタスクに対処します。 いくつかのタスクでは、FMはSOTAモデルと同等かそれ以上の性能を持つが、大多数では性能が劣る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.89563007764705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With large Foundation Models (FMs), language technologies (AI in general) are entering a new paradigm: eliminating the need for developing large-scale task-specific datasets and supporting a variety of tasks through set-ups ranging from zero-shot to few-shot learning. However, understanding FMs capabilities requires a systematic benchmarking effort by comparing FMs performance with the state-of-the-art (SOTA) task-specific models. With that goal, past work focused on the English language and included a few efforts with multiple languages. Our study contributes to ongoing research by evaluating FMs performance for standard Arabic NLP and Speech processing, including a range of tasks from sequence tagging to content classification across diverse domains. We start with zero-shot learning using GPT-3.5-turbo, Whisper, and USM, addressing 33 unique tasks using 59 publicly available datasets resulting in 96 test setups. For a few tasks, FMs performs on par or exceeds the performance of the SOTA models but for the majority it under-performs. Given the importance of prompt for the FMs performance, we discuss our prompt strategies in detail and elaborate on our findings. Our future work on Arabic AI will explore few-shot prompting, expand the range of tasks, and investigate additional open-source models.
• Abstract（参考訳）: 大きなファンデーションモデル(FM)によって、言語技術(AI一般)は、大規模なタスク固有のデータセットの開発の必要性を排除し、ゼロショットから少数ショット学習までのセットアップを通じて、さまざまなタスクをサポートするという、新しいパラダイムに入りつつある。 しかし、FMの能力を理解するには、FMのパフォーマンスと最新技術(SOTA)タスク固有のモデルを比較して、体系的なベンチマークを行う必要がある。 その目標を掲げて、過去の作業は英語に焦点を合わせ、複数の言語に関するいくつかの取り組みを含んでいた。 本研究は、アラビア語の標準nlpおよび音声処理におけるfmsの性能を、シーケンスタグ付けから多様な領域にわたるコンテンツ分類まで、様々なタスクを含む評価することで、現在進行中の研究に寄与している。 GPT-3.5-turbo、Whisper、USMを使ったゼロショット学習から始まり、59の公開データセットを使用して33のユニークなタスクに対処し、96のテストセットアップを実現しました。 いくつかのタスクでは、FMはSOTAモデルと同等かそれ以上の性能を持つが、大多数では性能が劣る。 FMs性能の促進の重要性を考慮し,我々の迅速な戦略を詳細に検討し,その結果について詳しく述べる。 アラビアAIに関する今後の研究は、数発のプロンプト、タスクの範囲の拡大、および追加のオープンソースモデルを調査する予定である。

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