論文の概要: MERA: A Comprehensive LLM Evaluation in Russian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04531v2
• Date: Fri, 12 Jan 2024 15:04:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 21:19:22.379422
• Title: MERA: A Comprehensive LLM Evaluation in Russian
• Title（参考訳）: MERA:ロシアにおける総合的なLCM評価
• Authors: Alena Fenogenova, Artem Chervyakov, Nikita Martynov, Anastasia Kozlova, Maria Tikhonova, Albina Akhmetgareeva, Anton Emelyanov, Denis Shevelev, Pavel Lebedev, Leonid Sinev, Ulyana Isaeva, Katerina Kolomeytseva, Daniil Moskovskiy, Elizaveta Goncharova, Nikita Savushkin, Polina Mikhailova, Denis Dimitrov, Alexander Panchenko, Sergei Markov
• Abstract要約: 基礎モデルを評価するために,ロシア語アーキテクチャ(MERA)ベンチマークのオープンなマルチモーダル評価を導入する。 ベンチマークには、11のスキルドメインで生成モデルを評価する21のタスクが含まれている。 本稿では,評価手法,MERA評価のためのオープンソースコードベース,提案システムを備えたリーダボードを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.65236119370611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past few years, one of the most notable advancements in AI research has been in foundation models (FMs), headlined by the rise of language models (LMs). As the models' size increases, LMs demonstrate enhancements in measurable aspects and the development of new qualitative features. However, despite researchers' attention and the rapid growth in LM application, the capabilities, limitations, and associated risks still need to be better understood. To address these issues, we introduce an open Multimodal Evaluation of Russian-language Architectures (MERA), a new instruction benchmark for evaluating foundation models oriented towards the Russian language. The benchmark encompasses 21 evaluation tasks for generative models in 11 skill domains and is designed as a black-box test to ensure the exclusion of data leakage. The paper introduces a methodology to evaluate FMs and LMs in zero- and few-shot fixed instruction settings that can be extended to other modalities. We propose an evaluation methodology, an open-source code base for the MERA assessment, and a leaderboard with a submission system. We evaluate open LMs as baselines and find that they are still far behind the human level. We publicly release MERA to guide forthcoming research, anticipate groundbreaking model features, standardize the evaluation procedure, and address potential societal drawbacks.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、AI研究の最も顕著な進歩の1つは、基礎モデル(FM)であり、言語モデル(LM)の台頭に基づいている。 モデルのサイズが大きくなるにつれて、LMは測定可能な側面の強化と新しい定性的特徴の開発を示す。 しかし、研究者の注意とLM応用の急速な成長にもかかわらず、その能力、限界、関連するリスクをよりよく理解する必要がある。 これらの課題に対処するために,ロシア語を指向した基礎モデルを評価するための新しい指導ベンチマークである,ロシア語アーキテクチャのマルチモーダル評価(MERA)を導入する。 このベンチマークは、11のスキルドメインで生成モデルを評価する21のタスクを含み、データ漏洩の排除を保証するブラックボックステストとして設計されている。 本稿では,FMとLMを,他のモードに拡張可能なゼロおよび少数ショットの固定命令設定で評価する手法を提案する。 本研究では,評価手法,mera評価のためのオープンソースコードベース,提出システムを備えたリーダボードを提案する。 オープンなLMをベースラインとして評価し,人間のレベルをはるかに下回っていることを確認した。 我々はMERAを公開し、今後の研究をガイドし、グラウンディングモデルの特徴を予測し、評価手順を標準化し、潜在的な社会的欠点に対処する。

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