論文の概要: MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07463v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 16:45:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 13:34:44.506426
• Title: MEGAVERSE: Benchmarking Large Language Models Across Languages, Modalities, Models and Tasks
• Title（参考訳）: MEGAVERSE: 言語、モダリティ、モデル、タスクにわたる大規模言語モデルのベンチマーク
• Authors: Sanchit Ahuja, Divyanshu Aggarwal, Varun Gumma, Ishaan Watts, Ashutosh Sathe, Millicent Ochieng, Rishav Hada, Prachi Jain, Maxamed Axmed, Kalika Bali, Sunayana Sitaram
• Abstract要約: 本研究は,MEGAVERSEベンチマークを作成するための6つの新しいデータセットを含むことで,MEGAスイートを拡張することを目的としている。 ベンチマークは、低リソースのアフリカ言語を含む81言語をカバーする22のデータセットで構成されている。 我々は,MEGAVERSE データセット上で GPT-3.5-Turbo, GPT4, PaLM2, Llama2 などの最先端 LLM の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.042411211765387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, there has been a rapid advancement in research on Large Language Models (LLMs), resulting in significant progress in several Natural Language Processing (NLP) tasks. Consequently, there has been a surge in LLM evaluation research to comprehend the models' capabilities and limitations. However, much of this research has been confined to the English language, leaving LLM building and evaluation for non-English languages relatively unexplored. There has been an introduction of several new LLMs, necessitating their evaluation on non-English languages. This study aims to expand our MEGA benchmarking suite by including six new datasets to form the MEGAVERSE benchmark. The benchmark comprises 22 datasets covering 81 languages, including low-resource African languages. We evaluate several state-of-the-art LLMs like GPT-3.5-Turbo, GPT4, PaLM2, and Llama2 on the MEGAVERSE datasets. Additionally, we include two multimodal datasets in the benchmark and assess the performance of the LLaVa-v1.5 model. Our experiments suggest that GPT4 and PaLM2 outperform the Llama models on various tasks, notably on low-resource languages, with GPT4 outperforming PaLM2 on more datasets than vice versa. However, issues such as data contamination must be addressed to obtain an accurate assessment of LLM performance on non-English languages.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) の研究が急速に進展し,いくつかの自然言語処理(NLP)タスクが大幅に進歩している。 その結果、モデルの性能と限界を理解するためのLCM評価研究が急増した。 しかし、この研究の多くは英語に限られており、LLMの構築と非英語言語の評価は比較的未調査のままである。 英語以外の言語での評価を必要とするいくつかの新しいLLMが導入されている。 本研究は,MEGAVERSEベンチマークを作成するための6つの新しいデータセットを含むことで,MEGAベンチマークスイートを拡張することを目的とする。 ベンチマークは、低リソースのアフリカ言語を含む81言語をカバーする22のデータセットで構成されている。 我々は,MEGAVERSE データセット上で GPT-3.5-Turbo, GPT4, PaLM2, Llama2 などの最先端 LLM の評価を行った。 さらに、ベンチマークに2つのマルチモーダルデータセットを含め、LLaVa-v1.5モデルの性能を評価する。 GPT4 と PaLM2 は様々なタスク,特に低リソース言語において Llama モデルよりも優れており,その逆よりも多くのデータセットで PaLM2 よりも優れていた。 しかし、非英語言語におけるLLM性能の正確な評価を得るためには、データ汚染などの問題に対処する必要がある。

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