論文の概要: Establishing Vocabulary Tests as a Benchmark for Evaluating Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14703v2
• Date: Mon, 29 Jan 2024 09:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 21:35:16.336417
• Title: Establishing Vocabulary Tests as a Benchmark for Evaluating Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル評価ベンチマークとしての語彙テストの確立
• Authors: Gonzalo Mart\'inez, Javier Conde, Elena Merino-G\'omez, Beatriz Berm\'udez-Margaretto, Jos\'e Alberto Hern\'andez, Pedro Reviriego, Marc Brysbaert
• Abstract要約: 我々は,大言語モデル(LLM)の性能を評価する貴重なツールとして,語彙テストの復活を提唱する。 2つの言語にまたがる2つの語彙テスト形式を用いて7つのLSMを評価し,その語彙的知識の驚くべきギャップを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7013338932521416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vocabulary tests, once a cornerstone of language modeling evaluation, have been largely overlooked in the current landscape of Large Language Models (LLMs) like Llama, Mistral, and GPT. While most LLM evaluation benchmarks focus on specific tasks or domain-specific knowledge, they often neglect the fundamental linguistic aspects of language understanding and production. In this paper, we advocate for the revival of vocabulary tests as a valuable tool for assessing LLM performance. We evaluate seven LLMs using two vocabulary test formats across two languages and uncover surprising gaps in their lexical knowledge. These findings shed light on the intricacies of LLM word representations, their learning mechanisms, and performance variations across models and languages. Moreover, the ability to automatically generate and perform vocabulary tests offers new opportunities to expand the approach and provide a more complete picture of LLMs' language skills.
• Abstract（参考訳）: かつては言語モデリング評価の基礎であった語彙テストは、Llama、Mistral、GPTといったLarge Language Models(LLM)の現在の状況において、ほとんど見過ごされてきた。 ほとんどのLCM評価ベンチマークは特定のタスクやドメイン固有の知識に焦点を当てているが、言語理解と生産の基本的な言語的側面を無視することが多い。 本稿では,LLMの性能評価のための貴重なツールとして,語彙テストの復活を提唱する。 2つの言語にまたがる2つの語彙テスト形式を用いて7つのLSMを評価し,その語彙的知識の驚くべきギャップを明らかにする。 これらの知見は, LLM単語表現の複雑さ, 学習機構, モデルや言語間の性能変化に光を当てた。 さらに、語彙テストの自動生成と実行は、アプローチを拡張し、LLMの言語スキルのより完全な画像を提供する新たな機会を提供する。

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