論文の概要: Quantifying Multilingual Performance of Large Language Models Across Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11553v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 08:24:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:57:50.426731
• Title: Quantifying Multilingual Performance of Large Language Models Across Languages
• Title（参考訳）: 言語全体にわたる大規模言語モデルの多言語性能の定量化
• Authors: Zihao Li, Yucheng Shi, Zirui Liu, Fan Yang, Ali Payani, Ninghao Liu, Mengnan Du,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、英語、ドイツ語、フランス語のような高リソース言語で、低リソース言語の能力は依然として不十分である。 内部表現を用いたLLM性能に基づいて,言語をベンチマークし,ランク付けするための固有測度であるLanguage Rankerを提案する。 分析の結果,高リソース言語は英語との類似度が高く,性能が優れ,低リソース言語は類似度が低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.40607157158246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of Large Language Models (LLMs) relies on extensive text corpora, which are often unevenly distributed across languages. This imbalance results in LLMs performing significantly better on high-resource languages like English, German, and French, while their capabilities in low-resource languages remain inadequate. Currently, there is a lack of quantitative methods to evaluate the performance of LLMs in these low-resource languages. To address this gap, we propose the Language Ranker, an intrinsic metric designed to benchmark and rank languages based on LLM performance using internal representations. By comparing the LLM's internal representation of various languages against a baseline derived from English, we can assess the model's multilingual capabilities in a robust and language-agnostic manner. Our analysis reveals that high-resource languages exhibit higher similarity scores with English, demonstrating superior performance, while low-resource languages show lower similarity scores, underscoring the effectiveness of our metric in assessing language-specific capabilities. Besides, the experiments show that there is a strong correlation between the LLM's performance in different languages and the proportion of those languages in its pre-training corpus. These insights underscore the efficacy of the Language Ranker as a tool for evaluating LLM performance across different languages, particularly those with limited resources.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の開発は広範なテキストコーパスに依存しており、しばしば言語間で不均一に分散される。 この不均衡により、LLMは英語、ドイツ語、フランス語のような高リソース言語で大幅に性能が向上する一方、低リソース言語の能力は依然として不十分である。 現在、これらの低リソース言語におけるLCMの性能を評価するための定量的手法が欠如している。 このギャップに対処するために、内部表現を用いたLLM性能に基づいて言語をベンチマークしランク付けする固有指標であるLanguage Rankerを提案する。 LLMの内部表現を英語由来のベースラインと比較することにより、頑健で言語に依存しない方法でモデルの多言語能力を評価することができる。 分析の結果,高リソース言語は英語との類似度が高く,性能が優れ,低リソース言語は類似度が低く,言語固有の能力を評価する上での指標の有効性が示唆された。 さらに, 実験の結果, 異なる言語におけるLLMの性能と, 事前学習コーパスにおけるそれらの言語の割合との間には強い相関関係があることが示唆された。 これらの知見は、様々な言語、特に限られたリソースを持つ言語におけるLLMパフォーマンスを評価するツールとして、Language Rankerの有効性を強調している。

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