論文の概要: ArabicMMLU: Assessing Massive Multitask Language Understanding in Arabic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12840v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 09:07:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 16:07:09.763854
• Title: ArabicMMLU: Assessing Massive Multitask Language Understanding in Arabic
• Title（参考訳）: アラビア語MMLU:アラビア語で多タスク言語を理解する
• Authors: Fajri Koto and Haonan Li and Sara Shatnawi and Jad Doughman and Abdelrahman Boda Sadallah and Aisha Alraeesi and Khalid Almubarak and Zaid Alyafeai and Neha Sengupta and Shady Shehata and Nizar Habash and Preslav Nakov and Timothy Baldwin
• Abstract要約: アラビア語に対する最初のマルチタスク言語理解ベンチマークであるアラビアMMLUを提示する。 我々のデータは、現代標準アラビア語(MSA)における40のタスクと14,575の多重選択質問からなる。 35モデルについて評価した結果,特にオープンソースモデルにおいて,改善の余地がかなり高いことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.1913348687902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The focus of language model evaluation has transitioned towards reasoning and knowledge-intensive tasks, driven by advancements in pretraining large models. While state-of-the-art models are partially trained on large Arabic texts, evaluating their performance in Arabic remains challenging due to the limited availability of relevant datasets. To bridge this gap, we present ArabicMMLU, the first multi-task language understanding benchmark for Arabic language, sourced from school exams across diverse educational levels in different countries spanning North Africa, the Levant, and the Gulf regions. Our data comprises 40 tasks and 14,575 multiple-choice questions in Modern Standard Arabic (MSA), and is carefully constructed by collaborating with native speakers in the region. Our comprehensive evaluations of 35 models reveal substantial room for improvement, particularly among the best open-source models. Notably, BLOOMZ, mT0, LLama2, and Falcon struggle to achieve a score of 50%, while even the top-performing Arabic-centric model only achieves a score of 62.3%.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル評価の焦点は、大規模モデルの事前訓練の進展により、推論や知識集約的なタスクへと移行してきた。 最先端のモデルは大きなアラビア語のテキストで部分的に訓練されているが、関連するデータセットが限られているため、アラビア語でのパフォーマンスの評価は依然として困難である。 このギャップを埋めるために,北アフリカ,レバント,湾岸地方にまたがる多様な教育レベルを対象とした学校試験から,アラビア語のマルチタスク言語理解ベンチマークであるarabicmmluを提案する。 我々のデータは、現代標準アラビア語(MSA)における40のタスクと14,575のマルチチョイス質問で構成されており、地域の母語話者と協調して慎重に構築されている。 35モデルの包括的評価から、特に最高のオープンソースモデルにおいて、改善の余地が明らかになりました。 特に、BLOOMZ、mT0、LLama2、Falconは50%のスコアを達成するのに苦労し、最高パフォーマンスのアラビア中心のモデルでさえ62.3%のスコアしか獲得できない。

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