論文の概要: NativQA: Multilingual Culturally-Aligned Natural Query for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09823v3
• Date: Fri, 30 May 2025 14:06:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.428101
• Title: NativQA: Multilingual Culturally-Aligned Natural Query for LLMs
• Title（参考訳）: NativQA: LLMのための多言語文化的適応型自然言語クエリ
• Authors: Md. Arid Hasan, Maram Hasanain, Fatema Ahmad, Sahinur Rahman Laskar, Sunaya Upadhyay, Vrunda N Sukhadia, Mucahid Kutlu, Shammur Absar Chowdhury, Firoj Alam,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する上で、QAデータセットは重要な役割を果たす。 文化的かつ地域的に整合したQAデータセットをシームレスに構築する,スケーラブルで言語に依存しないフレームワークであるNativQAを提案する。 7言語で64kの注釈付きQAペアからなる多言語自然QAデータセットであるMultiNativQAを設計することで,提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.35947908812959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Natural Question Answering (QA) datasets play a crucial role in evaluating the capabilities of large language models (LLMs), ensuring their effectiveness in real-world applications. Despite the numerous QA datasets that have been developed and some work has been done in parallel, there is a notable lack of a framework and large scale region-specific datasets queried by native users in their own languages. This gap hinders the effective benchmarking and the development of fine-tuned models for regional and cultural specificities. In this study, we propose a scalable, language-independent framework, NativQA, to seamlessly construct culturally and regionally aligned QA datasets in native languages, for LLM evaluation and tuning. We demonstrate the efficacy of the proposed framework by designing a multilingual natural QA dataset, MultiNativQA, consisting of ~64k manually annotated QA pairs in seven languages, ranging from high to extremely low resource, based on queries from native speakers from 9 regions covering 18 topics. We benchmark open- and closed-source LLMs with the MultiNativQA dataset. We made the MultiNativQA dataset(https://huggingface.co/datasets/QCRI/MultiNativQA), and other experimental scripts(https://gitlab.com/nativqa/multinativqa) publicly available for the community.
• Abstract（参考訳）: 自然質問回答(QA)データセットは、大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する上で重要な役割を果たす。 多数のQAデータセットが開発され、いくつかの作業が並行して実施されているにも関わらず、フレームワークが欠如しており、独自の言語でネイティブユーザによってクエリされた大規模なリージョン固有のデータセットがある。 このギャップは、効果的なベンチマークと、地域や文化的特異性のための微調整されたモデルの開発を妨げる。 本研究では,言語に依存しないスケーラブルなフレームワークであるNativQAを提案し,LLMの評価とチューニングのために,文化的かつ地域的に整合したQAデータセットをネイティブ言語でシームレスに構築する。 提案手法の有効性を,多言語対応の自然QAデータセットであるMultiNativQAの設計により実証した。 オープンソースのLCMとMultiNativQAデータセットをベンチマークする。 我々は、MultiNativQAデータセット(https://huggingface.co/datasets/QCRI/MultiNativQA)や他の実験スクリプト(https://gitlab.com/nativqa/multinativqa)をコミュニティ向けに公開しました。

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