論文の概要: INDIC QA BENCHMARK: A Multilingual Benchmark to Evaluate Question Answering capability of LLMs for Indic Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13522v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 05:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.40723
• Title: INDIC QA BENCHMARK: A Multilingual Benchmark to Evaluate Question Answering capability of LLMs for Indic Languages
• Title（参考訳）: INDIC QA BENCHMARK:LLMの質問応答能力評価のための多言語ベンチマーク
• Authors: Abhishek Kumar Singh, Vishwajeet kumar, Rudra Murthy, Jaydeep Sen, Ashish Mittal, Ganesh Ramakrishnan,
• Abstract要約: インデックスQAベンチマーク(Indic QA Benchmark)は、インドの主要言語11言語を対象にした、文脈に基づく質問応答のためのデータセットである。 評価の結果,学習データに強い英語バイアスがあるため,低資源言語では弱い性能を示した。 また、入力を英語に翻訳して処理し、その結果をソース言語に変換して出力するTranslate Testパラダイムについても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.402797722575805
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) perform well on unseen tasks in English, but their abilities in non English languages are less explored due to limited benchmarks and training data. To bridge this gap, we introduce the Indic QA Benchmark, a large dataset for context grounded question answering in 11 major Indian languages, covering both extractive and abstractive tasks. Evaluations of multilingual LLMs, including instruction finetuned versions, revealed weak performance in low resource languages due to a strong English language bias in their training data. We also investigated the Translate Test paradigm,where inputs are translated to English for processing and the results are translated back into the source language for output. This approach outperformed multilingual LLMs, particularly in low resource settings. By releasing Indic QA, we aim to promote further research into LLMs question answering capabilities in low resource languages. This benchmark offers a critical resource to address existing limitations and foster multilingual understanding.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、英語で見えないタスクでうまく機能するが、ベンチマークやトレーニングデータのために、非英語言語でのそれらの能力は調査されていない。 このギャップを埋めるため、インドの主要言語11言語におけるコンテキストベース質問応答のための大規模なデータセットであるIndic QA Benchmarkを導入し、抽出タスクと抽象タスクの両方をカバーした。 命令微調整版を含む多言語LLMの評価は、学習データに強い英語バイアスがあるため、低リソース言語では弱い性能を示した。 また、入力を英語に翻訳して処理し、その結果をソース言語に変換して出力するTranslate Testパラダイムについても検討した。 このアプローチは、特にリソース設定の低さにおいて、多言語LLMよりも優れていた。 Indic QA をリリースすることにより,低リソース言語における LLM の質問応答能力に関するさらなる研究を促進することを目指している。 このベンチマークは、既存の制限に対処し、多言語理解を促進するための重要なリソースを提供する。

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