論文の概要: SEACrowd: A Multilingual Multimodal Data Hub and Benchmark Suite for Southeast Asian Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10118v4
• Date: Tue, 08 Oct 2024 14:35:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:24.002398
• Title: SEACrowd: A Multilingual Multimodal Data Hub and Benchmark Suite for Southeast Asian Languages
• Title（参考訳）: SEACrowd: 東南アジア言語のための多言語マルチモーダルデータハブとベンチマークスイート
• Authors: Holy Lovenia, Rahmad Mahendra, Salsabil Maulana Akbar, Lester James V. Miranda, Jennifer Santoso, Elyanah Aco, Akhdan Fadhilah, Jonibek Mansurov, Joseph Marvin Imperial, Onno P. Kampman, Joel Ruben Antony Moniz, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Frederikus Hudi, Railey Montalan, Ryan Ignatius, Joanito Agili Lopo, William Nixon, Börje F. Karlsson, James Jaya, Ryandito Diandaru, Yuze Gao, Patrick Amadeus, Bin Wang, Jan Christian Blaise Cruz, Chenxi Whitehouse, Ivan Halim Parmonangan, Maria Khelli, Wenyu Zhang, Lucky Susanto, Reynard Adha Ryanda, Sonny Lazuardi Hermawan, Dan John Velasco, Muhammad Dehan Al Kautsar, Willy Fitra Hendria, Yasmin Moslem, Noah Flynn, Muhammad Farid Adilazuarda, Haochen Li, Johanes Lee, R. Damanhuri, Shuo Sun, Muhammad Reza Qorib, Amirbek Djanibekov, Wei Qi Leong, Quyet V. Do, Niklas Muennighoff, Tanrada Pansuwan, Ilham Firdausi Putra, Yan Xu, Ngee Chia Tai, Ayu Purwarianti, Sebastian Ruder, William Tjhi, Peerat Limkonchotiwat, Alham Fikri Aji, Sedrick Keh, Genta Indra Winata, Ruochen Zhang, Fajri Koto, Zheng-Xin Yong, Samuel Cahyawijaya,
• Abstract要約: SEACrowdは3つのモダリティにまたがる1000近い言語で標準化されたコーパスを統合する共同イニシアチブである。 私たちは、13のタスクにわたる36のネイティブ言語上のAIモデルの品質を評価し、SEAの現在のAI状況に関する貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.10040374077994
• License:
• Abstract: Southeast Asia (SEA) is a region rich in linguistic diversity and cultural variety, with over 1,300 indigenous languages and a population of 671 million people. However, prevailing AI models suffer from a significant lack of representation of texts, images, and audio datasets from SEA, compromising the quality of AI models for SEA languages. Evaluating models for SEA languages is challenging due to the scarcity of high-quality datasets, compounded by the dominance of English training data, raising concerns about potential cultural misrepresentation. To address these challenges, we introduce SEACrowd, a collaborative initiative that consolidates a comprehensive resource hub that fills the resource gap by providing standardized corpora in nearly 1,000 SEA languages across three modalities. Through our SEACrowd benchmarks, we assess the quality of AI models on 36 indigenous languages across 13 tasks, offering valuable insights into the current AI landscape in SEA. Furthermore, we propose strategies to facilitate greater AI advancements, maximizing potential utility and resource equity for the future of AI in SEA.
• Abstract（参考訳）: 東南アジア (SEA) は言語多様性と文化的多様性に富んだ地域であり、1,300以上の先住民語があり、人口は671万人である。 しかし、一般的なAIモデルは、SEA言語のテキスト、画像、オーディオデータセットの表現が著しく欠けており、SEA言語のAIモデルの品質が損なわれている。 SEA言語のモデルを評価することは、英語のトレーニングデータの優位性によって複合された高品質なデータセットが不足しているために困難であり、潜在的な文化的誤表現に対する懸念を提起する。 これらの課題に対処するために,私たちは,3つのモードにわたる1,000近いSEA言語で標準化されたコーパスを提供することによって,リソースギャップを埋める包括的なリソースハブを統合する共同イニシアティブであるSEACrowdを紹介します。 SEACrowdベンチマークを通じて、13のタスクにわたる36のネイティブ言語上のAIモデルの品質を評価し、SEAの現在のAI状況に関する貴重な洞察を提供する。 さらに、我々は、SEAにおけるAIの将来のための潜在的ユーティリティとリソースエクイティを最大化し、AIのさらなる進歩を促進するための戦略を提案する。

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