論文の概要: BenLLMEval: A Comprehensive Evaluation into the Potentials and Pitfalls of Large Language Models on Bengali NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13173v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 17:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 00:40:38.413818
• Title: BenLLMEval: A Comprehensive Evaluation into the Potentials and Pitfalls of Large Language Models on Bengali NLP
• Title（参考訳）: BenLLMEval: Bengali NLPにおける大規模言語モデルの可能性と落とし穴に関する総合的な評価
• Authors: Mohsinul Kabir, Mohammed Saidul Islam, Md Tahmid Rahman Laskar, Mir Tafseer Nayeem, M Saiful Bari, Enamul Hoque,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、NLPにおいて最も重要なブレークスルーの1つである。 本稿では,ベンガル語での性能をベンチマークするために,LLMを総合的に評価するBenLLM-Evalを紹介する。 実験の結果、ベンガルのNLPタスクではゼロショットLLMは、現在のSOTA微調整モデルよりも性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.362068473064717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as one of the most important breakthroughs in NLP for their impressive skills in language generation and other language-specific tasks. Though LLMs have been evaluated in various tasks, mostly in English, they have not yet undergone thorough evaluation in under-resourced languages such as Bengali (Bangla). To this end, this paper introduces BenLLM-Eval, which consists of a comprehensive evaluation of LLMs to benchmark their performance in the Bengali language that has modest resources. In this regard, we select various important and diverse Bengali NLP tasks, such as text summarization, question answering, paraphrasing, natural language inference, transliteration, text classification, and sentiment analysis for zero-shot evaluation of popular LLMs, namely, GPT-3.5, LLaMA-2-13b-chat, and Claude-2. Our experimental results demonstrate that while in some Bengali NLP tasks, zero-shot LLMs could achieve performance on par, or even better than current SOTA fine-tuned models; in most tasks, their performance is quite poor (with the performance of open-source LLMs like LLaMA-2-13b-chat being significantly bad) in comparison to the current SOTA results. Therefore, it calls for further efforts to develop a better understanding of LLMs in modest-resourced languages like Bengali.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LLM)は、言語生成やその他の言語固有のタスクにおいて、NLPにおいて最も重要なブレークスルーの1つとなっている。 LLMは様々なタスク、主に英語で評価されてきたが、ベンガル語 (Bangla) のような未公開言語では十分に評価されていない。 この目的のために,本論文では,モデストリソースを持つベンガル言語において,LLMを総合的に評価し,その性能をベンチマークするBenLLM-Evalを紹介する。 そこで本研究では,GPT-3.5,LLaMA-2-13b-chat,Claude-2のゼロショット評価のために,テキスト要約,質問応答,パラフレージング,自然言語推論,文字化,テキスト分類,感情分析などの重要なベンガルNLPタスクを選択する。 実験の結果、ベンガルのNLPタスクでは、ゼロショットLLMは、現在のSOTAモデルよりも同等またはそれ以上の性能を達成できたが、ほとんどのタスクでは、現在のSOTA結果と比較して、LLaMA-2-13b-chatのようなオープンソースのLLMの性能がかなり悪いため、その性能は非常に劣っていることがわかった。 そのため、ベンガル語のようなモデストソース言語におけるLLMの理解を深めるためのさらなる努力が求められている。

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