論文の概要: CIF-Bench: A Chinese Instruction-Following Benchmark for Evaluating the Generalizability of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13109v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 14:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 12:48:21.969347
• Title: CIF-Bench: A Chinese Instruction-Following Benchmark for Evaluating the Generalizability of Large Language Models
• Title（参考訳）: CIF-Bench: 大規模言語モデルの一般化性評価のための中国語指導フォローベンチマーク
• Authors: Yizhi LI, Ge Zhang, Xingwei Qu, Jiali Li, Zhaoqun Li, Zekun Wang, Hao Li, Ruibin Yuan, Yinghao Ma, Kai Zhang, Wangchunshu Zhou, Yiming Liang, Lei Zhang, Lei Ma, Jiajun Zhang, Zuowen Li, Stephen W. Huang, Chenghua Lin, Jie Fu,
• Abstract要約: 本研究では,中国語に対する大規模言語モデル(LLM)の一般化性を評価するために,中国語命令追跡ベンチマーク(CIF-Bench)を導入する。 CIF-Benchは150のタスクと15,000の入力出力ペアで構成され、複雑な推論と中国の文化的ニュアンスをテストするためにネイティブスピーカーによって開発された。 データ汚染を軽減するため、データセットの半分しか公開せず、残りは非公開であり、スコア分散を最小限に抑えるために多種多様な命令を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.9835961434552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of large language models (LLMs) has enhanced the ability to generalize across a wide range of unseen natural language processing (NLP) tasks through instruction-following. Yet, their effectiveness often diminishes in low-resource languages like Chinese, exacerbated by biased evaluations from data leakage, casting doubt on their true generalizability to new linguistic territories. In response, we introduce the Chinese Instruction-Following Benchmark (CIF-Bench), designed to evaluate the zero-shot generalizability of LLMs to the Chinese language. CIF-Bench comprises 150 tasks and 15,000 input-output pairs, developed by native speakers to test complex reasoning and Chinese cultural nuances across 20 categories. To mitigate data contamination, we release only half of the dataset publicly, with the remainder kept private, and introduce diversified instructions to minimize score variance, totaling 45,000 data instances. Our evaluation of 28 selected LLMs reveals a noticeable performance gap, with the best model scoring only 52.9%, highlighting the limitations of LLMs in less familiar language and task contexts. This work not only uncovers the current limitations of LLMs in handling Chinese language tasks but also sets a new standard for future LLM generalizability research, pushing towards the development of more adaptable, culturally informed, and linguistically diverse models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、命令追従により、広範囲の未確認自然言語処理(NLP)タスクを一般化する能力を高めた。 しかし、その効果はしばしば中国語のような低リソース言語で減少し、データ漏洩による偏りのある評価によって悪化し、新しい言語領域への真の一般化性に疑問を呈する。 これに対し、中国語へのLLMのゼロショット一般化性を評価するために、CIF-Bench(Instruction-Following Benchmark)を導入する。 CIF-Benchは150のタスクと15,000の入力出力ペアで構成されており、20のカテゴリにわたる複雑な推論と中国の文化的ニュアンスをテストするためにネイティブスピーカーによって開発された。 データ汚染を軽減するために、データセットの半分しか公開せず、残りは非公開であり、スコアのばらつきを最小限に抑えるための多様な命令を導入し、合計45,000のデータインスタンスを公開します。 選択した28個のLLMの評価では,52.9%のスコアしか得られず,あまり馴染みのない言語やタスクコンテキストにおけるLLMの限界が強調されている。 この研究は、中国語タスクの処理におけるLLMの現在の限界を明らかにするだけでなく、より適応性が高く文化的に理解され、言語学的に多様なモデルの開発を推進し、将来のLLMの一般化可能性研究の新しい標準を定めている。

関連論文リスト

• Think Carefully and Check Again! Meta-Generation Unlocking LLMs for Low-Resource Cross-Lingual Summarization [108.6908427615402]
  CLS(Cross-lingual summarization)は、異なるターゲット言語でソーステキストの要約を生成することを目的としている。 現在、インストラクションチューニング付き大規模言語モデル (LLM) は様々な英語タスクで優れている。 近年の研究では、LCSタスクにおけるLCMの性能は、わずかな設定でも満足できないことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T00:39:44Z)
• LLMs Beyond English: Scaling the Multilingual Capability of LLMs with Cross-Lingual Feedback [61.23008372927665]
  我々はLLaMAとBLOOMの多言語機能を100言語に拡張するxLLMs-100を紹介する。 5つの多言語ベンチマークでxLLMs-100の多言語理解と生成能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T20:25:12Z)
• Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context Learners [94.89301696512776]
  大規模言語モデル(LLM)は、素早い工学を通して、文脈内学習能力の出現を示す。 自然言語理解と質問応答におけるLLMの一般化性と事実性の向上という課題は、まだ未解決のままである。 本研究では, LLM の信頼性を高める枠組みを提案する。1) 分布外データの一般化,2) 差別モデルによる LLM のメリットの解明,3) 生成タスクにおける幻覚の最小化。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T07:24:46Z)
• PLUG: Leveraging Pivot Language in Cross-Lingual Instruction Tuning [46.153828074152436]
  我々は、低リソース言語における命令チューニングを強化するために、ピボット言語ガイド生成手法を提案する。 モデルを訓練して、まずピボット言語で命令を処理し、次にターゲット言語で応答を生成する。 提案手法は,LLMの命令追従能力が平均29%向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T05:28:07Z)
• Are Large Language Model-based Evaluators the Solution to Scaling Up Multilingual Evaluation? [20.476500441734427]
  大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスクに優れる。 彼らの評価、特に上位20ドルを超える言語では、既存のベンチマークとメトリクスの制限のため、依然として不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T06:41:58Z)
• CARE-MI: Chinese Benchmark for Misinformation Evaluation in Maternity and Infant Care [14.326936563564171]
  大規模言語モデル(LLM)における誤情報評価のためのベンチマークCARE-MIを提案する。 提案するベンチマークは,LLMの広範利用と,これらのモデルが生成した誤情報を評価するためのデータセットの欠如とのギャップを埋めるものである。 ベンチマークの結果,母子関係や乳幼児ケアの分野では,現在の中国のLSMは完璧とは程遠いことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T03:34:19Z)
• Democratizing LLMs for Low-Resource Languages by Leveraging their English Dominant Abilities with Linguistically-Diverse Prompts [75.33019401706188]
  大規模言語モデル(LLM)は、少数の例を単純に観察することで、効果的にタスクを実行することが知られている。 我々は,LLMが任意の言語から英語に翻訳するよう促すために,多種多様な高ソース言語から合成例を組み立てることを提案する。 我々の教師なしプロンプト法は、英語と13のIndic言語と21のアフリカ低リソース言語間の翻訳において、異なる大きさのLLMにおける教師付き少ショット学習と同等に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T08:27:47Z)
• CMMLU: Measuring massive multitask language understanding in Chinese [133.70911295934746]
  本稿では, 自然科学, 社会科学, 工学, 人文科学など, さまざまな分野をカバーする総合的な中国のベンチマークを紹介する。 CMMLUは、中国語の文脈における大きな言語モデルの知識と推論能力の評価におけるギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T15:49:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。