論文の概要: Khayyam Challenge (PersianMMLU): Is Your LLM Truly Wise to The Persian Language?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06644v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 22:38:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 15:59:05.397494
• Title: Khayyam Challenge (PersianMMLU): Is Your LLM Truly Wise to The Persian Language?
• Title（参考訳）: Khayyam Challenge (PersianMMLU):あなたのLLMはペルシア語に真に結びついているか?
• Authors: Omid Ghahroodi, Marzia Nouri, Mohammad Vali Sanian, Alireza Sahebi, Doratossadat Dastgheib, Ehsaneddin Asgari, Mahdieh Soleymani Baghshah, Mohammad Hossein Rohban,
• Abstract要約: ハヤム・チャレンジ(Khayyam Challenge、ペルシア語MMLU)は、ペルシアの試験から抽出された38の多様なタスクから得られた20,192の4つの質問のコレクションである。 Khayyam Challengeの主な目的は、ペルシア語をサポートするLLMの厳格な評価を促進することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4812080203308984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Evaluating Large Language Models (LLMs) is challenging due to their generative nature, necessitating precise evaluation methodologies. Additionally, non-English LLM evaluation lags behind English, resulting in the absence or weakness of LLMs for many languages. In response to this necessity, we introduce Khayyam Challenge (also known as PersianMMLU), a meticulously curated collection comprising 20,192 four-choice questions sourced from 38 diverse tasks extracted from Persian examinations, spanning a wide spectrum of subjects, complexities, and ages. The primary objective of the Khayyam Challenge is to facilitate the rigorous evaluation of LLMs that support the Persian language. Distinctive features of the Khayyam Challenge are (i) its comprehensive coverage of various topics, including literary comprehension, mathematics, sciences, logic, intelligence testing, etc., aimed at assessing different facets of LLMs such as language comprehension, reasoning, and information retrieval across various educational stages, from lower primary school to upper secondary school (ii) its inclusion of rich metadata such as human response rates, difficulty levels, and descriptive answers (iii) its utilization of new data to avoid data contamination issues prevalent in existing frameworks (iv) its use of original, non-translated data tailored for Persian speakers, ensuring the framework is free from translation challenges and errors while encompassing cultural nuances (v) its inherent scalability for future data updates and evaluations without requiring special human effort. Previous works lacked an evaluation framework that combined all of these features into a single comprehensive benchmark. Furthermore, we evaluate a wide range of existing LLMs that support the Persian language, with statistical analyses and interpretations of their outputs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の評価は、その生成性から困難であり、正確な評価手法を必要とする。 加えて、英語以外のLLM評価は英語より遅れており、多くの言語でLLMが欠落または弱体化している。 この必要性に応えて,ペルシャ試験から抽出した38の多種多様なタスクから抽出された20,192の4つのチョイスからなる精巧にキュレートされたコレクションであるKhayyam Challenge(ペルシャMMLU)を紹介した。 Khayyam Challengeの主な目的は、ペルシア語をサポートするLLMの厳格な評価を促進することである。 Khayyam Challengeの独特な特徴は何か 一 文学的理解、数学、科学、論理学、知能試験等を含む様々な話題を包括的に網羅し、中学から中学までの様々な教育段階における言語理解、推論、情報検索等のLCMの異なる側面を評価することを目的とする。 二 人的反応率、難易度、説明解答等の豊富なメタデータを含むこと。 三 既存の枠組みにおけるデータ汚染問題を避けるための新しいデータの利用 (四)ペルシア語話者向けに調整された原文の非翻訳データを使用することにより、文化的なニュアンスを包含しながら翻訳上の課題や誤りを解消する。 (v) 特別な人的努力を必要とせず、将来のデータ更新と評価に固有のスケーラビリティ。 以前の作業では、これらの機能をすべてひとつの包括的なベンチマークにまとめる評価フレームワークが欠如していた。 さらに,ペルシャ語をサポートする既存のLLMを,統計的解析と解釈により評価した。

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