論文の概要: An Improved Traditional Chinese Evaluation Suite for Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01858v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 09:13:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:28:01.001840
• Title: An Improved Traditional Chinese Evaluation Suite for Foundation Model
• Title（参考訳）: 基礎モデルのための中国伝統評価スイートの改良
• Authors: Zhi-Rui Tam, Ya-Ting Pai, Yen-Wei Lee, Sega Cheng, Hong-Han Shuai
• Abstract要約: 従来の中国語マルチタスク大規模言語理解データセット用に設計された包括的データセットであるTMMLU+を提案する。 TMMLU+は、小学生から専門職まで66名の被験者からなる多票質問回答データセットである。 クローズドソースモデルによるTMMLU+のベンチマーク結果と、1.8Bから72Bまでのパラメータの24のオープンウェイトな中国語大言語モデルを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.456779303458603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present TMMLU+, a comprehensive dataset designed for the Traditional Chinese massive multitask language understanding dataset. TMMLU+ is a multiple-choice question-answering dataset with 66 subjects from elementary to professional level. Compared to its predecessor, TMMLU, TMMLU+ is six times larger and boasts a more balanced subject distribution. We included benchmark results in TMMLU+ from closed-source models and 24 open-weight Chinese large language models of parameters ranging from 1.8B to 72B. Our findings reveal that Traditional Chinese models still trail behind their Simplified Chinese counterparts. Additionally, current large language models have yet to outperform human performance in average scores. We publicly release our dataset and the corresponding benchmark source code.
• Abstract（参考訳）: 従来中国の大規模マルチタスク言語理解データセット用に設計された包括的データセットであるTMMLU+を提案する。 TMMLU+は、小学生から専門職まで66名の被験者からなる多票質問回答データセットである。 前者のTMMLUと比較すると、TMMLU+は6倍大きく、よりバランスの取れた主題分布を持つ。 クローズドソースモデルによるTMMLU+のベンチマーク結果と、1.8Bから72Bまでのパラメータの24の中国語大言語モデルを含む。 従来の中国のモデルは、簡素な中国のモデルよりずっと遅れている。 さらに、現在の大きな言語モデルは、平均的なスコアで人間のパフォーマンスをまだ上回っていない。 データセットと対応するベンチマークソースコードを公開しています。

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