論文の概要: KorNAT: LLM Alignment Benchmark for Korean Social Values and Common Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13605v3
• Date: Mon, 18 Mar 2024 04:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 01:52:05.244778
• Title: KorNAT: LLM Alignment Benchmark for Korean Social Values and Common Knowledge
• Title（参考訳）: KorNAT:韓国の社会価値と共通知識のためのLLMアライメントベンチマーク
• Authors: Jiyoung Lee, Minwoo Kim, Seungho Kim, Junghwan Kim, Seunghyun Won, Hwaran Lee, Edward Choi,
• Abstract要約: KorNATは韓国と国家の整合性を測定する最初のベンチマークである。 社会価値データセットについて,6,174人の韓国人参加者を対象とした大規模調査から,基礎的真理ラベルを得た。 共通知識データセットについて,韓国の教科書とGED参照資料に基づくサンプルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.24277210427649
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For Large Language Models (LLMs) to be effectively deployed in a specific country, they must possess an understanding of the nation's culture and basic knowledge. To this end, we introduce National Alignment, which measures an alignment between an LLM and a targeted country from two aspects: social value alignment and common knowledge alignment. Social value alignment evaluates how well the model understands nation-specific social values, while common knowledge alignment examines how well the model captures basic knowledge related to the nation. We constructed KorNAT, the first benchmark that measures national alignment with South Korea. For the social value dataset, we obtained ground truth labels from a large-scale survey involving 6,174 unique Korean participants. For the common knowledge dataset, we constructed samples based on Korean textbooks and GED reference materials. KorNAT contains 4K and 6K multiple-choice questions for social value and common knowledge, respectively. Our dataset creation process is meticulously designed and based on statistical sampling theory and was refined through multiple rounds of human review. The experiment results of seven LLMs reveal that only a few models met our reference score, indicating a potential for further enhancement. KorNAT has received government approval after passing an assessment conducted by a government-affiliated organization dedicated to evaluating dataset quality. Samples and detailed evaluation protocols of our dataset can be found in https://selectstar.ai/ko/papers-national-alignment
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)が特定の国に効果的に展開されるためには、その国の文化と基本的な知識を理解する必要がある。 この目的のために,社会価値アライメントと共通知識アライメントという2つの側面から,LLMと対象国間のアライメントを測定する全国アライメントを導入する。 社会的価値のアライメントは、モデルがいかに国家固有の社会的価値を理解するかを評価する一方、共通の知識のアライメントは、モデルが国家に関連する基本的な知識をいかに捉えるかを調べる。 我々は韓国と国家の整合性を測定する最初のベンチマークであるKorNATを構築した。 社会価値データセットについて,6,174人の韓国人参加者を対象とした大規模調査から,基礎的真理ラベルを得た。 共通知識データセットについて,韓国の教科書とGED参照資料に基づくサンプルを構築した。 KorNATには、それぞれ社会的価値と共通知識に関する4Kと6Kの多重選択質問が含まれている。 我々のデータセット作成プロセスは、統計的サンプリング理論に基づいて慎重に設計され、複数ラウンドの人間によるレビューを通して洗練されている。 7つのLLM実験の結果, 基準値に適合するモデルはごくわずかであり, さらなる拡張の可能性を示した。 KorNATは、データセットの品質評価を専門とする政府機関による評価を通過させた後、政府の承認を受けた。 データセットのサンプルと詳細な評価プロトコルはhttps://selectstar.ai/ko/papers-national-alignmentに記載されている。

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